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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
한준 (동아대학교) 강대성 (동아대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.6
수록면
165 - 168 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

U-OLANet : 이미지 디노이징을 위한 저해상도 단층 어텐션 신경망
한준 ,  강대성 한국정보기술학회논문지 2021.09 학술저널
One-LANet: 단층 어텐션 모듈을 적용한 이미지 디노이징 신경망
한준 ,  강대성 Proceedings of KIIT Conference 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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이미지 노이즈 제거 분야에서 심층 신경망을 통해 성능 향상시키는데 활발히 연구가 진행되고 있다. 그러나 심층 신경망은 깊이에 따라 성능에 영향을 주며, 대부분 깊이 증가에 따른 성능 포화 상태에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 신경망의 병렬연결과 작은 어텐션 모듈을 적용한 One-LANet(One_Layer Attention Network)을 제안한다. 신경망의 깊이 증가 대신 2개의 신경망을 병렬 연결하여 신경망의 폭을 넓히고 기존의 어텐션 모듈을 기능을 단순한 기능만으로 구성한 단층 어텐션 모듈을 만들어 신경망 입력단과 출력단에 각각 연결하여 특징맵을 한번더 참고함으로써 더 많은 특징맵을 추출하여 성능을 개선한다. 제안하는 방법은 PSNR = 29.32으로 다른 심층 신경망을 적용한 디노이징 기술보다 좋은 성능을 보여준다.
#image denoising #deep learning #attention #convolutional neural networks #residual leraning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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