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논문 기본 정보

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저자정보
이수동 (연세대학교) 황선희 (연세대학교) 최영우 (숙명여자대학교) 변혜란 (연세대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제26권 제2호
발행연도
2020.2
수록면
104 - 109 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2020.26.2.104

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

확장 합성곱 신경망과 자기 지도 순환 적대적 생성 신경망을 이용한 안개 제거 네트워크
이수동 ,  황선희 ,  최영우 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2020.02 학술저널

2019

안개 제거를 위한 자기 지도 순환 적대적 생성 신경망
이수동 ,  변혜란 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.06 학술대회자료

초록· 키워드

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안개 제거 연구의 목적은 안개 영상을 안개가 없는 영상으로 복원시키는 데 있다. 대부분의 안개 제거 연구는 모델 학습을 위해 동일한 장면에 대하여 안개 영상과 안개가 없는 영상의 쌍으로 이루어진 데이터셋을 이용하였다. 하지만 실제 환경에서는 안개 영상과 안개가 없는 영상이 완벽히 일치하는 데이터를 취득하기란 불가능에 가깝다. 그래서 본 논문에서는 쌍을 이루지 않는 안개 영상과 안개가 없는 영상을 이용하여 안개 제거를 수행하는 네트워크 개발을 목표로 한다. 제안한 모델은 쌍을 이루지 않는 데이터를 이용하기 위해 순환 적대적 생성 신경망 구조로 되어있으며, 안개 제거 성능을 높이기 위해 확장 합성곱 신경망, 지각적 손실 함수와 자기 지도 학습방법 중 하나인 회전 손실 함수로 이루어진 안개제거 모델을 제안한다. 제안한 기술의 객관적인 성능평가를 위해 D-HAZY 데이터셋과 실제 안개 영상에 대해 실험을 진행하였고 정성적, 정량적인 결과를 분석하여 제안한 방법의 성능을 입증하였다.
#안개 제거 #순환 적대적 생성 신경망 #자기 지도 학습 #회전 손실 함수 #지각적 손실 함수 #확장 합성곱 신경망 #dehazing #cyclegan #self-supervised learning #rotation loss #perceptual loss #smoothed dilated convolution

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 시스템 구조
3. 실험 결과 및 분석
4. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
E. J. McCartney, Optics of the atmosphere: scattering by molecules and particles, pp. 421, John Wiley and Sons, New York, 1976. google schola K. He, J. Sun, and X. Tang, Single image haze removal using dark channel prior, Proc. of IEEE Conferenceon Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 1956-1963, 2009. google schola B. Li, X. Peng, Z. Wang, J. Xu, and D. Feng, AODNet: All-in-One Dehazing Network, Proc. of IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 4770-4778, 2017. google schola Y. Qu, Y. Chen, J. Huang, and Y. Xie, Enhanced Pix2pix Dehazing Network, Proc. of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 8160-8168, 2019. google schola J. Zhu, T. Park, P. Isola, and A. Efros, Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks, Proc. of IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 2242- 2251, 2017. google schola

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