Banca de DEFESA: KEVIN IAN RUIZ VARGAS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : KEVIN IAN RUIZ VARGAS
DATA : 25/08/2022
HORA: 15:00
LOCAL: Virtual
TÍTULO:

UR-SRGAN: A Generative Adversarial Network for Real-world 
Super-resolution with a U-Net-based Discriminator

PALAVRAS-CHAVES:

Image Super-resolution, Deep Learning, Loss Functions, 
Degradation Modeling, Real-world Super-resolution

PÁGINAS: 62
RESUMO:

Apesar de várias melhorias nas técnicas de aprendizado profundo de 
super-resolução, esses métodos propostos tendem a falhar em muitos cenários 
do mundo real, pois seus modelos geralmente são treinados usando um 
processo de degradação predefinido de imagens de verdade de alta resolução 
(HR) para baixa resolução (LR). Neste trabalho, propomos um modelo 
supervisionado de Generative Adversarial Network (GAN) para Super-Resolução 
(SR) de Imagem que tem como primeira etapa estimar kernels de blur e 
estimativa de ruído de imagens do mundo real para gerar imagens LR para a 
fase de treinamento. Além disso, a proposta inclui a implementação de um 
novo discriminador baseado em U-Net, para considerar o contexto global e 
local de uma imagem de entrada, e permite empregar um aumento de dados 
CutMix para regularização de consistência no espaço de saída bidimensional 
do decodificador. O modelo proposto foi aplicado a três conjuntos de dados 
principais que são normalmente usados em competições oficiais de 
super-resolução. As métricas de avaliação comumente usadas para restauração 
de imagem PSNR, SSIM e LPIPS foram usadas para esta avaliação. Após a 
implementação desta nova arquitetura, três outros modelos de destaque nas 
propostas GAN de super-resolução de última geração foram treinados com os 
mesmos parâmetros e bancos de dados para realizar uma comparação global 
entre todos eles. Por fim, os resultados da experimentação em tarefas de 
treinamento e avaliação entre todos os modelos sugerem uma melhora no 
desempenho do trabalho apresentado em relação às demais arquiteturas 
baseadas nas métricas estabelecidas.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - ING JYH TSANG
Presidente - 1512321 - GEORGE DARMITON DA CUNHA CAVALCANTI
Interno - 1511095 - TSANG ING REN