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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
여풍휘 (군산대학교) 손창환 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.6
수록면
421 - 425 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

폭우환경에서의 이미지 캡셔닝을 위한 인코더 모델
여풍휘 ,  손창환 Proceedings of KIIT Conference 2021.06 학술대회자료
폭우 환경에서의 의미적 시각 특징 정합 기반의 이미지 캡셔닝
여풍휘 ,  손창환 한국정보기술학회논문지 2021.05 학술저널

2020

폭우 환경에서의 시각 특징 정합을 통한 이미지 캡셔닝 향상 기법
여풍휘 ,  손창환 Proceedings of KIIT Conference 2020.10 학술대회자료

초록· 키워드

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이미지 캡셔닝이란 입력 영상에 대한 캡션(설명)을 생성하는 기법이다. 실세계에서는 폭우와 안개등 다양한 기후 현상이 존재한다. 하지만 기존 이미지 캡셔닝에 사용된 야외 영상의 대부분은 천명한 날씨에 촬영된 영상이다. 그렇기 때문에, 폭우 영상으로 기존의 이미지 캡셔닝을 사용하여 문장을 생성할 시, 영상과 관련 없는 문장이 생성된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 폭우 환경에서도 올바른 문장을 생성할 수 있는 이미지 캡셔닝 네트워크를 제안하고자한다. 첫 번째로 물리적 모델링 기반의 폭우 영상 화질 개선 네트워크 제시한다. 이 네트워크는 빗줄기, 빗줄기의 축적, 안개 등을 추정한 후 물리적 모델링의 역과정을 통하여 빗줄기를 제거한다. 두 번째로 복원 영상과 원본 영상의 시각 특징 정합을 통해 제안하는 인코더의 성능을 개선하려고 한다. 그리고 정성적 평가와 정량적 평가를 통해 기존 방법과 제안한 기법을 비교해보고자 한다.
#Image Captioning #Rain Removal #Feature Matching #Deep Learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 이미지 캡셔닝 네트워크
Ⅲ. 제안한 폭우 영상 화질 개선 모델과 의미적 시각 특징 정합 기반의 이미지 캡셔닝
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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여풍휘 ,  손창환 한국정보기술학회논문지 2021 .05

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