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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김효관 (한국폴리텍대학) 황원용 (한국폴리텍대학)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제15권 제5호
발행연도
2022.10
수록면
380 - 386 (7page)

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본 논문은 적대적 생성 신경망 기법의 하나인 Pix2Pix를 활용하여 컬러색상을 입히는 경우 학습된 이미지의 빛 반사 정도에 따라 예측결과가 손상되어 나오는 부분에 집중하여 Pix2Pix 모델 적용 전 이미지 전처리 프로세스 및 모델 최적화를 위한 파라미터 테이블을 구성한다. 기존 논문에 나온 Pix2Pix 모델을 활용하여 실생활에 적용하기 위해서는 해상도에 대한 확장성을 고려해야한다. 학습 및 예측결과 이미지 해상도를 키우기 위해서는 동시에 모델의 커널 사이즈 등을 같이 맞춰주는 부분을 수정해줘야 하는데 이부분은 파라미터로 튜닝 가능하도록 설계했다. 또한 본 논문에서는 예측결과가 빛 반사에 의해 손상된 부분만 별도 처리하는 로직을 같이 구성하여 예측결과를 왜곡시키지 않는 전처리 로직을 구성하였다. 따라서 활용성을 개선하기 위하여 Pix2Pix 모델의 학습이미지에 공통적인 빛반사 튜닝 필터를 적용하는 부분과 파라미터 구성부분을 추가하여 모델 정확도를 개선하였다.
#Discriminator #Generator #GAN #Pix2Pix #Homomorphic Filter

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
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