GAN을 활용한 야외 영상 색상 개선

Q: 이 논문에서 정의한 색상 개선 네트워크란 무엇인가?

색상 개선 네트워크는 GAN 구조를 기반으로 하며, 독립적인 생성자와 판별자를 사용하여 야외 영상의 색상을 개선하는 모델이다. CycleGAN 구조를 활용하여 짝지어지지 않은 데이터셋으로도 학습이 가능하며, Identity Loss를 도입하여 과도한 색상 보정을 방지한다.

Q: 야외 영상 색상 개선 시 과도한 보정을 방지하는 방법은 무엇인가?

연구 결과, 색상 개선 네트워크에 Identity Loss를 추가하여 이미 색상이 좋은 영상이 입력될 경우 과도하게 색상이 보정되는 부작용을 효과적으로 방지한다. 이 Loss는 보정된 데이터셋이 입력되면 생성자가 이를 그대로 출력하도록 유도한다.

이건희; 이승용

학술대회자료 Full-text

저자정보: 이건희 (포항공과대학교) 이승용 (포항공과대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2018 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

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본 논문은 야외 영상의 색상을 개선하는 방법을 제안한다. 사용자는 선호하는 색상의 데이터 셋을 수집하고, 색상 개선 네트워크는 적대적 신경 생성망(GAN) 구조를 통하여 수집된 데이터 셋과 유사한 수준으로 영상을 개선하도록 학습된다. 색상 개선 네트워크에 입력되는 영상이 개 ... 전체 초록 보기

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

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