Twitter社が発表した超解像ネットワークをchainerで再実装この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。2016の18日目の記事です。昨日は@zacapa_23さんのPokemonGANでした。僕もDCGANを使って百合漫画の解析に活かそうとしたことがあるので、なんだか親近感がわきます。ちなみにこの記事もDCGANがらみです。数年前にニューラルネットで超解像を行う研究が発表されてから、近年のディープラーニングブームの中で、特に企業の研究として(学習型一枚絵)超解像が発表されています。国内でも、特にイラストへの応用として、waifu2xという実装が注目を浴びたりしました。)を実装してみました。github.comこの論文を選んだ理由は、ここ1年くらいのトレンドを余すことなく押さえた、という印象の、素直に"強い"実装だからです。以下に、このネットワークの特徴を記します。以上4点が全て、この一年ほどで独立に現れた技術で、この論文ではそれを全て実装しています。この業界の技術の伝搬が早いかがわかりますね。Recognition"。MSRAから発表され、2015/12の画像認識コンペティションで猛威を振るったネットワークの論文で、今年度は様々な問題に適用されました。ネットワークを深くするときに、必ずしもその追加分のレイヤーを使わず、バイパスするルートも設けることで、簡単なネットワークから深いネットワークに滑らかに変化するものです。今回の論文の生成ネットワーク(論文Fig4)超解像の問題は、元の画像とほぼ同じだが、ディテールが異なるものを出力する、という性質上、非常にResNetと相性がいいと考えられます。今回の論文では、原論文にならった、Layer2つごとにバイパスする経路のほか、ほぼ全てのLayerをskipする(!?)特別な経路も設けています。Lossによる主観的な学習つぎの工夫は、"超解像が何を目標とするか"の問題設定の修正です。