Abstract
Super resolution에서 High-frequency Details를 개선하는 것이 최근 문제이다. 기존에는 Super resolution을 Regression task로 접근하므로써 L2 Loss를 사용하여 이미지가 흐릿하게 되었다. 이를 해결하기위해, Classification task로 바꾸므로써 Cross Entropy Loss을 적용하여 Cross-entropy Super-resolution (CS)를 설계한다. CS를 통해 선명도와 Details이 개선되지만, 저주파의 CE Loss 학습으로인한 Black Artifacts가 발생한다. 그래서, L2 Loss는 저주파와 같이 큰 신호에 더 초점을 맞추므로, 성능 개선을 위해 저주파를 L2 Loss에서, 고주파를 CE Loss에서 학습시킨 Frequency-specific Cross-entropy Super-resolution (FCS)을 제안한다. 우리는 왜곡에 강하며 Human의 인식과 유사한 측정지표인 Learned Perceptual Image Patch Similarity (LPIPS)로 평가한다. 실험한 모든 데이터 셋에서 우리의 FCS는 Baseline보다 LPIPS가 약 1.7배 정도 개선되었다.