Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)

The Korean Institute of Broadcast and Media Engineers (한국방송∙미디어공학회)
권호 표지

Dictionary Distillation in Face Super-Resolution

딕셔너리 증류 기법을 적용한 얼굴 초해상화

  • Jo, Byungho (Department of Electrical and Computer Engineering, Inha University) ;
  • Park, In Kyu (Department of Electrical and Computer Engineering, Inha University) ;
  • Hong, Sungeun (Department of Electrical and Computer Engineering, Inha University)
  • 조병호 (인하대학교 전기컴퓨터공학과) ;
  • 박인규 (인하대학교 전기컴퓨터공학과) ;
  • 홍성은 (인하대학교 전기컴퓨터공학과)
  • Published : 2021.06.23
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Abstract

본 논문에서는 지식 증류 (knowledge distillation) 기법을 적용한 얼굴 초해상화 모델을 제안한다. 제안하는 기법은 최근 얼굴 복원 분야에서 좋은 성능을 보여준 얼굴 영역의 딕셔너리 (dictionary) 정보를 사용한 모델을 선생 모델로 선정하여 적대적 (adversarial) 지식 증류 기법을 통해 효율적인 학생 모델을 구축하였다. 본 논문은 테스트시 얼굴의 사전 정보가 초래하는 추가적인 비용이 필요 없는 얼굴 초해상화 방법을 제시하고, 제안하는 기법과 다양한 기존 초해상화 기법과의 정량적, 정성적 비교를 통해 우수성을 보인다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2021 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(2020-0-01389, 인공지능융합연구센터지원(인하대학교). 이 논문은 2021 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2019R1A2C1006706).