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저자정보
정다희 (군산대학교) 손창환 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2020년도 종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2020.10
수록면
261 - 264 (4page)

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최근 딥러닝을 비롯한 인공지능 기술이 다양하게 발전함에 따라 무인자동차 및 자율 주행 기술을 대상으로 많은 연구가 이루어지고 있다. 이에 따라 안내판 인식, 가로등 및 보행자 검출 등과 같은 객체 검출 기법은 자율 주행 기술 개발 내 핵심적인 기술이다. 하지만 이러한 객체 검출 기법은 악천후 환경에 따라 상당한 영향을 받는다. 예를 들어, 비가 내리는 환경에서 생성되는 빗줄기 패턴은 객체 검출을 위한 특징 추출에서 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 논문에서는 빗줄기 제거를 위한 에지 예측 기반 조건부 적대적 생성망 기법을 제안하고자 한다. 또한, 에지 정보를 예측하기 위한 서브 네트워크와 조건부 적대적 생성망 기반의 ResNet 네트워크를 학습하여 빗줄기를 제거하고자 한다. 그 후, 기존의 기법과 제안한 기법에 각각 빗줄기 영상을 주고 빗줄기를 제거한 영상의 품질을 정량적으로 비교하고자 한다.
#Rain Removal #Deep Learning #Residual Networks #Edge #GAN #Conditional GAN

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 빗줄기 제거를 위한 에지 예측 기반 조건부 적대적 생성망
Ⅲ. 결론
참고문헌

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