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    우징어
    공동작성자
    2022.10.16 18:24 4,670 조회 language
    comments 3

    안녕하세요.
    모두연 포레버팀입니다.
    이번 Competition에서 저희가 사용한 code와 발표 자료 업로드합니다.
    더 자세한 내용은 github을 참고해 주시면 될 것 같습니다.
    감사합니다. 

    --설명 자료--
    Github : https://github.com/Jinwoo1126/Dacon_SR
    Colab 실행 코드 : https://colab.research.google.com/drive/1YsQYNFk4HY_INYjtruLWCcbiZFPJgCP6?usp=sharing:  
    발표자료 : https://github.com/Jinwoo1126/Dacon_SR/blob/main/Dacon_AISR_final3.pdf

    --실험 환경--
    <Main>
    OS : Ubuntu 20.04.5 LTS
    CPU : Intel(R) Xeon(R) Gold 6230R CPU @ 2.10GHz
    GPU : A5000 * 4
    &
    <Sub>
    Colab Pro+

    --Reference--
    사전학습 모델 출처 : https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN
    학습된 모델 링크 : https://drive.google.com/file/d/1piw_MOIE5bTH3-o9rmWqp3uIZoYcc5Wl/view

    PDF
    코드
    댓글 3개
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    lastdefiance20
    2022.10.17 14:57

    ppt 22 page에 pertained -> pretrained 오타가 있는것 같습니다. A5000 * 4로 코드를 돌릴 수 있는 환경이 부럽네요.... 코드와 ppt 잘 보고 갑니다.

    우징어
    2022.10.17 18:19

    앗 감사합니다 ㅎㅎ 말씀 주신 부분 반영하여 pdf 다시 업로드하였습니다.

    NN_is_all_you_need
    2022.11.11 23:24

    저는 보통 이미지 생성 학습시 L2(MSE) Loss를 단독으로 사용하면 blur한 이미지가 생성되어서
    주로 L1 혹은 charbonnier를 사용해왔는데 mse loss가 효과가 있었나보네요
    코드 공유 감사합니다~

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