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1. SRCNN[1] 앞서 살펴본 CNN에 대한 설명은 image classification 위주로 되어 있다. 그렇다면 CNN을 우리의 목적인 super-resolution (SR) 에 어떻게 적용할 수 있을까? 이를 다룬 논문인 SRCNN을 리뷰하며 그 방법을 알아보고자 한다. Super-resolution이란 low resolution (저해상도, LR) 이미지를 high resolution (고해상도, HR) 이미지로 변환하거나 화질을 개선시키는 기술이다. 주로 지도 학습으로 이루어지며, low resolution과 ground-truth (GT) 이미지를 모델에게 제공한 후, 모델은 HR 결과와 GT 결과의 차이가 적어지도록 학습된다. SRCNN의 SR 과정을 논문에 주어진 단계에 따라 살펴보자..