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저자정보
Daeyoung Han (Gwangju Institute of Science and Technology) Yechan Kim (Gwangju Institute of Science and Technology) Jonghyun Park (Gwangju Institute of Science and Technology) Dongho Yoon (Gwangju Institute of Science and Technology) Moongu Jeon (Gwangju Institute of Science and Technology)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제23권 제1호(JKIIT, Vol.23, No.1)
발행연도
2025.1
수록면
149 - 155 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2025.23.1.149

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최근 확산 모델은 텍스트 프롬프트로부터 이미지를 생성하는 핵심 기술로 상당한 주목을 받고 있다. 이러한 모델은 특히 높은 정확도로 고해상도 이미지를 생성하는 능력으로 인정받고 있다. 또 하나 주목할 만한 특징은 확산 모델의 유연성으로, 추가 학습을 통해 특정 요구 사항에 맞게 쉽게 미세 조정할 수 있다는 점이다. 이러한 적응력 덕분에 확산 모델은 다양한 분야에 적용되고 있으며, 그 중 하나가 데이터 증강이다. 본 연구에서는 객체 탐지 모델의 학습 효율성을 높이는 새로운 데이터 증강 기법을 제안한다. 구체적으로, 본 접근법은 바운딩 박스를 입력으로 받아 SAR(합성 개구 레이더) 영상을 생성하는 확산 모델 기반의 조건부 생성 기법을 활용한다. 이 혁신적인 방법은 확산 모델이 객체 탐지 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 보여준다.
#data augmentation #synthetic aperture radar #object detection #diffusion models

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Proposed Data Augmentation Method
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusion
References

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