고해상도 지도 생성을 위해서 ERF를 고려한 GAN

이기언

http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.2.122

본 논문은 고해상도 이미지 변환에 적합한 GAN(Generative Adversarial Network)의 네트워크 구조를 제안한다. 고해상도 이미지 변환에 필수적인 해상도와 분류 관계를 분석하기 위해 각 인코더들의 effective receptive fields의 크기를 계산하고, 새롭게 connection imbalance fields를 정의한다. 인코더와 디코더 간을 patch 단위로 연결하여 전체 층 수를 줄임으로써 적절한 effective receptive fields와 매개변수 사용 가능성을 실험을 통해 확인한다. 고해상도 이미지 변환 시에 해상도와 분류를 동시에 제공하기 어려운 문제를 개선하기 위해 고해상도 위성 사진을 변환할 수 있는 네트워크 구조를 실험적으로 제시한다. 또한 제시된 네트워크와 기존 네트워크의 receptive fields 크기를 비교 분석하여, 해상도와 분류를 동시에 향상시키는 네트워크 구조에 대한 타당성을 확인한다. 그리고, 제시된 네트워크와 기존의 네트워크를 이미지 유사도 분석 방법인 SSIM을 통해서 객관적 수치를 통해 비교함으로써 제안된 구조의 적합성을 정량적으로 검증한다.