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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 60 - 63 (4page)
이용수
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With the advent of deep learning, a lot of attempts have been made in computer vision to substitute deep learning models for conventional algorithms. Among them, image classification, object detection, and image restoration have received a lot of attention from researchers. However, most of the contributions were refined in one of the fields only.
We propose a new paradigm of model structure. End-to-end model which we will introduce classifies noise of an image and restores accordingly. Through this, the model enhances universality and efficiency. Our proposed model is an "One-For-All" model which classifies weather condition in an image and returns clean image accordingly. By separating weather conditions, restoration model became more compact as well as effective in reducing raindrops, snowflakes, or haze in an image which degrade the quality of the image.
We propose a new paradigm of model structure. End-to-end model which we will introduce classifies noise of an image and restores accordingly. Through this, the model enhances universality and efficiency. Our proposed model is an "One-For-All" model which classifies weather condition in an image and returns clean image accordingly. By separating weather conditions, restoration model became more compact as well as effective in reducing raindrops, snowflakes, or haze in an image which degrade the quality of the image.
목차
SUMMARY
1. INTRODUCTION
2. DEEP LEARNING MODEL
3. CONCLUSION
REFERENCE
참고문헌 (0)
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