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(서울과학기술대학교) (서울과학기술대학교) (서울과학기술대학교)
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한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제25권 제2호
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11 - 18 (8page)

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초록· 키워드

최근 이미지를 사용한 가상착용기술 (Virtual try-on: VTON)에 대한 일련의 연구들이 발표되었다. 이에 의상과 사용자 이미지를 사용한 대표적 방식 (SCMM 기반의 비-딥러닝 방식, 딥러닝 기반 VITON 과 CP-VITON)에 대해 인물의 자세 및 체형, 의상의 가려짐 정도, 의상의 특성 등에 따라 분석한 연구가 보고되었다. 본 논문에서는 이중 가장 좋은 성능을 보이는 CP-VTON의 문제점을 살펴보고 이에 따른 해결책을 제시한다. 구체적으로 대상인물의 분할 표현 문제, 교체 대상이 아닌 영역이 유지되지 못하는 문제, 합성 마스크 생성네트워크의 학습에 사용되는 비용함수 문제, 합성 네트워크의 마스크 문제를 지적하고 이를 개선하는 알고리즘을 제안하였다. 그 결과 SSIM 등에서 5%내외의 주관적으로는 상당한 개선을 보였다.
#가상착용 #딥러닝 #인간 표현 #성능 개선 #비용 함수 #Virtual-try-on #Deep-learning #Human representation #Quality improvement #Loss function
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목차

  1. 요약
  2. Abstract
  3. 1. 서론
  4. 2. CP-VTON (Wang et al., 2018)
  5. 3. 개선된 CP-VTON: CP-VTON+
  6. 4. 실험 결과
  7. 5. 결론
  8. References

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