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논문 기본 정보

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저자정보
전창렬 (서강대학교) 곽재호 (서강대학교) 강석주 (서강대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
1,276 - 1,279 (4page)

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Convolutional neural network-based semantic segmentation relies on a large amount of pixel-level ground truth labels. However, the labeling process is a labor-intensive task. To address this issue, we propose a style transfer-based domain adaptation in the context of semantic segmentation. To close the gap between the two domains, we transfer the target domain image style to the source domain image. In the experiment, our model has 52.0% mIoU which has a 2% enhancement compared to the baseline.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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