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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,013 - 2,016 (4page)
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In this paper, we propose an image-to-image translation that efficiently removes with water droplets on the camera lens using deep learning techniques. Since image learning requires a lot of training data, this study proposes a method to efficiently secure learning data by generating fake water droplet image data through the GAN(Generative Advertising Network) model that newly forms images of different domains. Through trial and error, fake water droplet images are obtained more clearly. When the generated images are added to the existing learning data and the second learning is performed with augmented data, it is possible to confirm the improved water droplet removal ability.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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