딥러닝으로 사진을 복원하는 DFDNet 모델이 공개됐습니다. 기존 기술에 비해서 더 선명한 화질을 보여준다고 합니다.
동작 방식은 크게 두 단계로 나뉘어집니다. 먼저 고화질의 사진 데이터로 DFT(Dictionary Feature Transfer) Block을 비지도학습으로 훈련합니다. 눈이나 코, 입 같은 각 부분들의 특징을 추출하여 사전처럼 저장하는 방식입니다.
다음으로 저화질 입력과 고화질 출력 데이터셋으로 지도학습을 수행합니다. 이때 DFT Block을 컨볼루션 레이어 사이에 넣어서 성능을 높입니다.
