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저자정보
류태광 (인하대학교) 이보원 (인하대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2020년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2020.11
수록면
404 - 407 (4page)

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In deep learning, the amount and quality of data have a significant impact on performance. A large amount of fog data and normal data are required for fog detection on deep learning-based methods. Normal data can be easily collected using black box when driving on normal situations, but fog conditions are not easy to acquire. In this paper, we generate fog data using CycleGAN and use this data to improve the performance of CNN-based fog detection models. It also shows that data augmentation using CycleGAN improves the generalization performance of the model.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방식
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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