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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 9 - 17 (9page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2020.18.8.9
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생산적 적대 신경망(generative adversarial network) 학습 기반의 영상 변환은 낮 영상을 밤 영상으로 재생하는 방법 등에 활용될 수 있다. 그러나 어두운 밤 영상을 낮 영상으로 변환하는 반대의 경우, 영상에서 손실된 정보를 예측하여 다시 생성하기 때문에 낮 영상을 밤 영상으로 변환할 때보다 많은 문제를 노출한다. 본 논문에서는 pix2pix 기법을 기반으로 하여 밤 영상을 낮 영상으로 변환하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기울기 소실(gradient vanishing) 문제를 해결하기 위하여 pix2pix 은닉 유닛 수를 최적화하고 가상의 밤 영상에 대한 학습 데이터를 만들기 위하여 촬영된 낮 영상의 노출 값을 조절하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 pix2pix와 Cycle GAN보다 정답 영상(ground truth)과 비교한 MOS(mean opinion score)와 PSNR(peak signal-to-noise ratio) 지표에서 우수한 결과를 보여준다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Background
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
I. Goodfellow / 2014 / Generative adversarial nets / Advance Neural Information Processing Systems(NIPS) :2672~2680
C. Ledig / 2017 / Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network / The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :105~114
P. Isola / 2017 / Image-to-image translation with Conditional Adversarial Networks / The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :5967~5976
G. Eilertsen / 2017 / HDR image reconstruction from a single exposure using deep CNNs / ACM Transactions on Graphics 36(6):178
Y. LeCun / 1989 / Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition / Neural Computation 1(4):541~551
C. Ledig / 2017 / Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network / The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :105~114
P. Isola / 2017 / Image-to-image translation with Conditional Adversarial Networks / The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :5967~5976
G. Eilertsen / 2017 / HDR image reconstruction from a single exposure using deep CNNs / ACM Transactions on Graphics 36(6):178
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