Comparison OF SUPER resolution methods
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
This paper aims to provide the comparison and the best use cases of the most recent image super-resolution methods: EDSR, Real-ESRGAN, and SwinIR. A comparative analysis is carried out according to the criteria of PSNR /
Ця стаття має на меті порівняти та розглянути найкращі варіанти використання найновіших методів надвисокої роздільної здатності зображень: EDSR, Real-ESRGAN та SwinIR. Порівняльний аналіз проводиться відповідно до критеріїв метрик PSNR / SSIM, а також перцептивної якості.
Ця стаття має на меті порівняти та розглянути найкращі варіанти використання найновіших методів надвисокої роздільної здатності зображень: EDSR, Real-ESRGAN та SwinIR. Порівняльний аналіз проводиться відповідно до критеріїв метрик PSNR / SSIM, а також перцептивної якості.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Сичова М. С., Мельник О. Д. Comparison OF SUPER resolution methods // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fbtegp/all-fbtegp-2026/paper/view/26936.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (5)
- Lim B., Son S., Kim H., Nah S., Lee K.M. Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution / 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW) – pp. 1132-1140.
- Wang X., Xie L., Dong C., Shan Y. Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data / 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW) – pp. 1905-1914.
- Ledig C., Theis L., Huszar F., Caballero J., Aitken A.P., Tejani A., Totz J., Wang Z., & Shi W. Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network / 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) – pp. 105-114.
- Liang J., Cao J., Sun G., Zhang K., Gool L.V., Timofte R. SwinIR: Image Restoration Using Swin Transformer / 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW) – pp. 1833-1844.
- Liu Z., Lin Y., Cao Y., Hu H., Wei Y., Zhang Z., Lin S., Guo B. Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows / 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) – pp. 9992-10002.