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학술저널
저자정보
정재민 (군산대학교) 손창환 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제6호(JKIIT, Vol.21, No.6)
발행연도
2023.6
수록면
101 - 110 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.6.101

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최근 인지 주도 방식의 초해상화 기법은 적대적 생성망 프레임워크에서 고수준 특징 추출과 인지적 화질 손실의 도입으로 우수한 성능을 거두고 있다. 그러나 인지 주도 기반 초해상화 기법은 저해상도 입력 영상에서 고수준의 특징을 학습하기 때문에 원본 고해상도 영상이 갖는 특징 분포를 생성하기가 어렵다. 이로 인해 복원 영상에서 에지의 선명도가 떨어지거나 텍스처의 표현 능력이 부족한 단점이 발생한다. 따라서 원본 고해상도 영상의 잠재된 특징 정보를 학습할 수 있는 오토인코더 기반의 교사 네트워크를 제시하고자 한다. 특히 에지 영상의 잠재된 특징 사전 정보를 초해상화 네트워크에 전이할 수 있는 방법을 소개하고자 한다. 실험 결과를 통해, 제안한 잠재된 특징 지식 전이 기반의 초해상화 모델이 기존의 인지 주도 방식보다 에지의 선명도를 증가하고 디테일의 표현을 향상할 수 있음을 보이고자 한다.
#pest superresolution #generative adversarial network #laplacian filter #teacher network

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 잠재된 특징 지식 전이 기반의 해충 영상 초해상화
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References

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