Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 최용석 | - |
dc.contributor.author | 유재창 | - |
dc.date.accessioned | 2020-02-11T04:35:21Z | - |
dc.date.available | 2020-02-11T04:35:21Z | - |
dc.date.issued | 2020-02 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/123850 | - |
dc.identifier.uri | http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000437546 | en_US |
dc.description.abstract | Image-to-Image Translation 기법은 이미지를 입력 받아 원하는 도메인의 이미지로 만들어 주는 변환 기법이다. 컴퓨터 비전 및 컴퓨터 그래픽스 분야에서 중요한 연구 분야이며 특히 이미지의 품질을 개선하기 위한 다양한 연구들이 진행되었다. 하지만 기존의 Image-to-Image Translation 분야의 연구에서는 이미지의 색상, 형태를 비롯한 전체적인 이미지 품질적인 문제를 가지고 있어 원하는 도메인의 이미지를 생성하기 힘든 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 입력과 출력 도메인에 대한 각각의 오토 인코더와 디코더 네트워크를 사전 학습한 후 입력 도메인의 인코더 네트워크와 출력 도메인의 디코더 네트워크를 교차 연결하여 Image-to-Image Translation 모델의 생성자 네트워크에 적합한 새로운 구조의 신경망 모델을 제안 한다. 제안하는 네트워크의 경우 출력 도메인의 특성이 잘 드러나도록 입력 도메인의 이미지를 변환시켜줄 수 있어 성능이 뛰어나며 이를 입증하기 위해 UNIT, CycleGAN, Pix2pix와 같은 Image-to-Image Translation 모델과의 성능을 비교하였다. 성능 평가를 위해 horse2zebra, cityscapes, maps, night2day, cat2dog 데이터를 사용하였다. 비교를 위한 모델로부터 변환된 이미지 결과에 비해 정량적 측면에서 Inception score 5%, FID score 8% 향상을 비롯한 다양한 측정 기법들에 대해 우수한 성능 향상을 이루었을 뿐만 아니라 정성적 측면에서 변환된 이미지의 품질이 뛰어남을 검증 할 수 있었다. 다양한 실험에 대한 결과를 바탕으로 본 논문에서 제안하는 모델 및 기법을 사용하여 Image-to-Image Translation 분야의 목표 도메인 이미지의 품질 향상 및 목표 도메인의 특성을 반영한 이미지 변환의 성능을 입증할 수 있었다. | - |
dc.publisher | 한양대학교 | - |
dc.title | 오토 인코더와 디코더의 도메인 교차를 통한 이미지 변환 성능 향상 기법 | - |
dc.title.alternative | Image to Image Translation Performance-Enhancing Method by Crossing Domain of Auto-Encoder and Decoder | - |
dc.type | Theses | - |
dc.contributor.googleauthor | 유재창 | - |
dc.contributor.alternativeauthor | Yoo Jae Chang | - |
dc.sector.campus | S | - |
dc.sector.daehak | 대학원 | - |
dc.sector.department | 컴퓨터·소프트웨어학과 | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.contributor.affiliation | 인공지능 | - |
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