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학술저널
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Dong-Hun Park (Inha University) Vijay Kakani (Inha University) Hak-Il Kim (Inha University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제25권 제11호
발행연도
2019.11
수록면
1,007 - 1,013 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2019.19.0121

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This article describes a method for radial un-distortion of image using a conditional generative adversarial network. The proposed network consists of a generator which has a similar shape of U-Net and a shallow discriminator. The proposed model is trained by using perceptual loss, content loss and adversarial loss over the PASCAL VOC datasets where each sample image is distorted by one-parameter radial distortion model and inserted as a condition. The experimental results are compared with traditional radial un-distortion models such as Bukhari’s and Rong’s methods, and demonstrate not only 12-times faster distortion correction speeds but also a significant improvement in PSNR and SSIM. Additionally, the corrected images show an improved performance in object detection.

목차

Abstract
I. Introduction
II. Generation of Distorted Scene
III. Conditional Generative Adversarial Network
IV. Proposed Method
V. Training Detail
VI. Experimental Result
VII. Conclusion and Future work
REFERENCES

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