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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 1,742 - 1,745 (4page)
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본 논문은 단일 이미지만으로 학습하여 이미지를 생성하여 주목받은 딥러닝 기반 생성모델 SinGAN 의 훈련시간과 파라미터 수가 매우 크다는 한계를 개선시킨 ConSinGAN 모델의 생성기와 판별기의 CNN 구조에 각각 또는 동시에 Convolutional Block Attention Module (CBAM)을 추가하여 학습한 뒤 생성된 이미지를 바탕으로 모델의 성능을 비교하였다. 본 실험은 기존 ConSinGAN 에 CBAM 을 적용하여 생성한 이미지에 대한 정량적 평가를 통해 모델 성능의 개선 여부와 한계를 확인한다.
목차
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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