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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 47 - 53 (7page)
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본 논문에서는 초해상도(Super-Resolution, SR)을 계산하는데 필요한 물리 기반 시뮬레이션 데이터를 효율적으로 분류하고 분할하여 빠르게 SR연산을 가능하게 하는 쿼드트리 기반 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터로 사용하는 연기 시뮬레이션 데이터를 다운스케일링(Downscaling)하여 쿼드트리 연산 소요 시간을 대폭 감소시킨다. 이 과정에서 연기의 밀도를 이진화함으로써, 다운스케일링 과정에서 밀도가 수치 손실되는 문제를 완화하며 쿼드트리를 구축한다. 학습에 사용된 데이터는 COCO 2017 데이터 셋이며, 인공신경망은 VGG19 기반 네트워크를 사용한다. 컨볼루션 계층을 거칠 때 데이터의 손실을 막기 위해 잔차(Residual) 보완 방식과 유사하게 이전 계층의 출력 값을 더해주며 학습을 진행한다. 실험결과가 연기의 경우 제안된 방법은 이전 접근법에 비해 약 15~18배 정도의 속도향상을 얻었다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Results
V. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
Park H / 2020 / Understanding the Stability of Deep Control Policies for Biped Locomotion / arXiv preprint arXiv:2007.15242
Jungdam Won / 2018 / Aerobatics control of flying creatures via self-regulated learning / ACM Transactions on Graphics 37(6):1~10
Lee, Jaedong / 2018 / Crowd simulation by deep reinforcement learning / Proceedings of the 11th Annual International Conference on Motion, Interaction, and Games :1~7
Tompson, Jonathan / 2017 / Accelerating eulerian fluid simulation with convolutional networks / International Conference on Machine Learning :3424~3433
Cheng Yang / 2016 / Data-driven projection method in fluid simulation / Computer Animation and Virtual Worlds 27(3-4):415~424
Jungdam Won / 2018 / Aerobatics control of flying creatures via self-regulated learning / ACM Transactions on Graphics 37(6):1~10
Lee, Jaedong / 2018 / Crowd simulation by deep reinforcement learning / Proceedings of the 11th Annual International Conference on Motion, Interaction, and Games :1~7
Tompson, Jonathan / 2017 / Accelerating eulerian fluid simulation with convolutional networks / International Conference on Machine Learning :3424~3433
Cheng Yang / 2016 / Data-driven projection method in fluid simulation / Computer Animation and Virtual Worlds 27(3-4):415~424
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