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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김무성 (Kookmin University) 김남규 (Kookmin University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제26권 제1호(통권 제202호)
발행연도
2021.1
수록면
57 - 67 (11page)

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최근 딥 러닝(Deep Learning) 분석에 이질적인 데이터를 함께 사용하는 멀티모달(Multi-modal) 딥러닝 기술이 많이 활용되고 있으며, 특히 텍스트로부터 자동으로 이미지를 생성해내는 Text to Image 합성에 관한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이미지 합성을 위한 딥러닝 학습은 방대한 양의 이미지와 이미지를 설명하는 텍스트의 쌍으로 구성된 데이터를 필요로 하므로, 소량의 데이터로부터 다량의 데이터를 생성하기 위한 데이터 증강 기법이 고안되어 왔다. 텍스트 데이터 증강의 경우 유의어 대체에 기반을 둔 기법들이 다수 사용되고 있지만, 이들 기법은 명사 단어의 유의어 대체 시 이미지의 내용과 상이한 텍스트를 생성할 가능성이 있다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 단어가 갖는 품사별 특징을 활용하는 텍스트 데이터 증강 방안, 즉 일부 품사에 대해 단어 계층 정보를 활용하여 단어를 대체하는 방안을 제시하였다. 또한 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 MSCOCO 데이터를 사용하여 실험을 수행하여 결과를 제시하였다.
#Deep Learning #Generative Adversarial Network #Text to Image Synthesis #Data Augmentation #WordNet #딥 러닝 #생성적 적대 신경망 #이미지 합성 #데이터 증강 #워드넷

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Related Research
III. Proposed Method
IV. Experiment
V. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
T. Xu / 2018 / AttnGAN : Fine Grained Text to Image Generation with Attentional Generative Adversarial Networks / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR) :1316~1324 google schola T. DeVries / 2017 / Dataset Augmentation in Feature Space / arXiv:1702.05538 google schola Y. Li / 2017 / Demystifying Neural Style Transfer / arXiv:1701.01036 google schola C. Bowles / 2018 / GAN Augmentation : Augmenting Training Data Using Generative Adversarial Networks / arXiv:1810.10863 google schola T. Mikolov / 2013 / Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space / arXiv:1301.3781 google schola

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