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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김태현 (한양대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송과 미디어 방송과 미디어 제25권 제2호
발행연도
2020.4
수록면
27 - 35 (9page)

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최근 많은 연구 결과물에서 빅데이터를 이용하여 학습된 뉴럴 네트워크가 영상 내 노이즈를 제거하는데 매우 효과적임이 입증되었다. 여기에서 한 걸음 더 나아가, 입력으로 주어진 노이즈가 있는 영상의 특징을 분석하여, 사전에 학습된 네트워크의 파라미터를 테스트 타임에 동적으로 업데이트함으로써 주어진 입력 영상을 더욱 잘 처리할 수 있도록 하는 연구들이 시도되고 있다. 본 원고에서는 이와 같이 테스트 타임에 주어지는 입력 영상을 네트워크 학습에 사용하는(self-supervision) 이미지 복원 기법들을 소개한다. 다음으로, 기존의 self-supervision을 이용하는 기법들 대비 학습 효율성과 정확도를 더욱 향상시킬 수 있는 새로운 형태의 네트워크 파라미터 업데이트 기법을 설명하고, 제안하는 기법의 우수성을 다양한 실험 결과를 통해 분석 및 입증한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이미지 복원을 위한 네트워크 파라미터의 동적 업데이트 기법의 개요
Ⅲ. 이미지 복원 네트워크의 동적 업데이트 알고리즘
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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