* 이쁜 2D 누나 일러스트는 너무 해상도가 작아, 한번 확대해보고자 만들고 있읍니다.
* Tensorflow 에서 sess.run() 쓰기 싫어서 더 간단한 PyTorch 씁니다.

* 참가원 : 이태균
* PyTorch 를 이용한 Image Super-Resolution using Deep Learning
* 이태균 : 개발,이미지 저장, 학습 누나일러스트 확대 후 만-족하는 역할, 야식먹는 역할, 몬스터 에너지 마시는 역할

* PyTorch 사용법을 익힌다.
* Basic SR-CNN 이해
* SR ResNet 구현으로 좀 더 좋은 성능의 Image Super-Resolution 프로그램을 만든다.
* flask 를 통해 웹 기반 프론트엔드를 만든다(옵션)
* 코드 정리 후 github에 public으로 공개(옵션)

• 5/4 19:00 시작. Code Based on https://github.com/pytorch/examples/tree/master/super_resolution
  
• 5/4 23:00 현재 Base model PSNR 27db... 기존 bicubic 확대보다 좋은듯..., 더 깊은 network는 학습이 너무 오래 걸려 실패.
  
• 5/4 23:00 SR ResNet 논문 읽는중... 구현 언제하냐.... 밥 잘 사주는 예쁜 누나 있었으면 좋겠다
  
• 5/5 01:00 SR ResNet 귀찮다... 다른 신경망 생각중...
  
• 5/5 03:00 일단 기능은 완성.
  
• 5/5 05:00 근거없는 자신감이 샘솟기 시작한다
  
• 5/5 05:10 VGG7이 확실히 빠르게 학습이 되긴 한다. 근데 overfitting도 너무 빨라짐... 제낌