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장명진 (경북대학교) 김아로 (경북대학교) 우승택 (경북대학교) 장재윤 (경희대학교) 황효석 (경희대학교) 최재열 (성균관대학교) 류영일 (성균관대학교) 류은석 (성균관대학교) 박상효 (경북대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회
발행연도
2024.6
수록면
290 - 293 (4page)

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본 논문은 다시점 정보를 활용하여 다시점 동영상의 초해상화를 수행하는 다시점 퓨전 동영상 초해상화 모델을 제안한다. 기존 동영상 초해상화 모델은 하나의 시점에서 볼 수 있는 정보만 사용하기 때문에 다양한 시점의 정보를 활용하지 않는다. 따라서 다시점 정보를 활용하기 위해 BasicVSR을 기본 모델로 사용하고 초해상화된 다시점 동영상 데이터를 1x1 컨볼루션 신경망을 통해 퓨전하는 모델을 사용하여 다양한 시점의 정보를 혼합하였다. 다시점 데이터셋인 MIV, 경희대 Multi-agent 기반 RGB+D 데이터셋의 일부를 사용하여 모델을 학습하였으며, 학습에 사용되지 않은 데이터셋과 성균관대 VRroom 데이터셋을 테스트셋으로 사용하였다. 성능 측정을 위해 정량적 지표인 PSNR과 LPIPS를 사용하였고, 가장 높은 성능의 퓨전 모델은 기본 모델에 비해 평균 PSNR은 2.10dB, LPIPS는 0.0312 성능 향상을 보였다. 따라서, 제안된 다시점 퓨전 모델이 다시점 동영상 초해상화에서 효과적으로 작동하는 것을 확인할 수 있다.

목차

요약
1. 서론
2. 제안 기법
3. 실험
4. 결과
5. 결론
6. 참고문헌

참고문헌 (0)

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