拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から超解像って技術で現場の画像品質を上げられると聞いたのですが、いまいち実用面での違いとコスト感が判りません。今回の論文は何を変えるものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！基本を3点でまとめますよ。まず、この論文は「学習時に元の訓練データ（ソースデータ）を使えない状況」で、現場の画像（ターゲットデータ）だけでモデルを適応させる手法を提案しています。そして擬似ラベルの精度を上げるためにウェーブレットを使った増強（Wavelet Augmentation Transformer, WAT）を導入し、不確実性（予測の自信のなさ）を考慮して自己学習を行います。最後に過学習を抑える正則化も盛り込んで実用的な汎化を目指しているのです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ほう、ソースデータがないと普通は無理だと思っていました。で、ウェーブレットって聞き慣れないのですが、現場で扱えるレベルの工数で運用できるのでしょうか。ROIの観点で心配です。
良い質問です。まずウェーブレット（Wavelet）は画像の粗い部分と細かい部分を分けて扱う道具で、写真を粗い紙と細い繊維に分けるイメージです。実装は既存モデルに差し込めるモジュールで、データ準備の追加コストは比較的小さいです。ROIで見ると、元画像の差が機器検査や欠陥検出に直結するなら、初期投資を回収できる可能性は高いです。ポイントは評価用の実データを用意して戻り値を測ることですよ。
なるほど、実データで効果が出るかが鍵ですね。ところで擬似ラベルって何ですか。要するに機械が作った正解ラベルを使う、ということですか？
素晴らしい着眼点ですね！その通りで、擬似ラベル（pseudo-label）とは事前に学習したモデルがターゲット画像に対して出す
