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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
장재영 (건국대학교) 김룡빈 (건국대학교) 김은이 (건국대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2022 학술대회 발표 논문집
발행연도
2022.2
수록면
552 - 555 (4page)

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손상된 이미지를 원래 이미지와 같은 상태로 복원하는 것은 매우 어려운 작업이다. 기존의 모델들은 인코더-디코더 (encoder-decoder)나 U-Net과 같은 형태로 영상을 복원하였다. 하지만 기존 방식들은 물체의 모양을 바로잡기 위한 정보가 없어 물체의 경계가 흐릿해지는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선시키기 위해 기존의 인코더-디코더 모델에 추가로 시멘틱 세그멘테이션(semantic segmentation) 정보를 이용하여 이미지 복원 결과를 개선하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 통해 기존의 인코더-디코더 모델보다 개선된 결과를 얻을 수 있었으며, 이를 통해 시멘틱 세그멘테이션 정보가 이미지 복원에 도움을 준다는 것을 확인할 수 있다.
#영상 복원 #Context encoder

목차

요약문
1. 서론
2. 이미지 복원 모델
3. 실험 결과
4. 결론
참고 문헌

참고문헌 (0)

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