악조건 하 카메라 인식을 위한 데이터 증강 기반 복원 네트워크 학습

Q: 이 논문에서 정의한 악조건이란 무엇인가?

악조건이란 비, 강한 빛, 카메라 렌즈의 먼지 및 이물질, 버그 스트라이크 등 자율주행 환경에서 카메라 인식률을 저하시킬 수 있는 다양한 환경 요인을 의미한다. 이는 실제 데이터 수집의 어려움을 야기하며, 본 연구는 이를 해결하기 위한 데이터 증강 방법을 제안한다.

Q: 신경망의 한계를 역이용한 데이터 증강 기법은 무엇인가?

연구 결과, 신경망이 정답이 명확하지 않은 상황에서도 가장 높은 확률의 클래스로 이미지를 분류하는 특성을 활용한다. 이를 통해 신경망이 낮은 정확도로 예측하는 사례를 기반으로 손상 이미지를 생성하고, 이를 복원 네트워크 학습을 위한 효과적인 증강 데이터로 활용한다.

김진호; 안예찬; 최준현; 국태용

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김진호 (성균관대학교) 안예찬 (성균관대학교) 최준현 (성균관대학교) 국태용 (성균관대학교)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2025 제40회 제어로봇시스템학회 학술대회

발행연도: 2025.6

수록면: 626 - 627 (2page)

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This paper proposes a data augmentation technique inspired by the observation that neural networks can perform classification and inference by leveraging inherent structural cues, even in situations where they cannot predict explicit correct answers. By reversing this idea, we generate natural-looking artificial noise images through extreme image restoration tasks, enabling the construction of an almost unlimited number of image pairs. The generated noisy images ... 전체 초록 보기

#data augmentation #image restoration #super-resolution #image interpolation #image preprocessing

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