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이미지 아웃페인팅은 이미지의 맥락을 고려하여 주어진 이미지의 외부를 지속적으로 채울 수 있다는 점에서 매우 흥미로운 문제이다. 이 작업에는 두 가지 주요 과제가 있다. 첫 번째는 생성된 영역의 내용과 원래 입력의 공간적 일관성을 유지하는 것이다. 두 번째는 적은 양의 인접 정보로 고품질의 큰 이미지를 생성하는 것이다. 기존의 이미지 아웃페인팅 방법은 일관되지 않고 흐릿하며 반복되는 픽셀을 생성하는 등 어려움을 겪고 있다. 하지만 최근 딥러닝 기술의 발달에 힘입어 기존의 전통적인 기법들에 비해 높은 성능을 보여주고 있는 알고리즘들이 소개되었다. 딥러닝 기반 아웃 페인팅은 현재까지도 다양한 네트워크가 제안되며 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 아웃 페인팅 분야의 최신 기술 현황 및 동향을 소개하고자 한다. 딥러닝 기반의 아웃페인팅 알고리즘 중 대표적인 네트워크들을 분석하고 다양한 데이터 셋과 비교 방법을 통한 실험 결과를 보여줌으로써 최근 기법들을 비교하고자 한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 딥러닝 기반의 이미지 인페인팅 알고리즘 기술 현황 및 동향
Ⅲ. 딥러닝 기반의 이미지 아웃페인팅 알고리즘 기술 현황 및 동향
Ⅳ. 알고리즘 결과 성능 비교
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (24)
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Ballester, C., Bertalmio, M., Caselles, V., Sapiro, G., & Verdera, J. (2001). Filling-in by joint interpolation of vector fields and gray levels. IEEE transactions on image processing, 10(8), 1200-1211.
Marcelo Bertalmio, Guillermo Sapiro, Vincent Caselles, and Coloma Ballester. Image inpainting. In Proceedings of the 27th annual conference on Computer graphics and interactive techniques, pages 417–424. ACM Press/AddisonWesley Publishing Co., 2000.
Alexei A Efros and William T Freeman. Image quilting for texture synthesis and transfer. In Proceedings of the 28th annual conference on Computer graphics and interactive techniques, pages 341–346. ACM, 2001
Alexei A Efros and Thomas K Leung. Texture synthesis by non-parametric sampling. In Proceedings of the seventh IEEE international conference on computer vision, volume 2, pages 1033–1038. IEEE, 1999
Goodfellow, Ian and Pouget-Abadie, Jean and Mirza, Mehdi and Xu, Bing and Warde-Farley, David and Ozair, Sherjil and Courville, Aaron and Bengio, Yoshua. Generative adversarial nets. In Advances in neural information processing systems, pages 2672–2680, 2014.
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