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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.10
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 802 - 806 (5page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2022.49.10.802
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생산적 적대 신경망 기술이 발전함에 따라 모델 및 제품 이미지를 합성하는 가상 착용 기술(virtual try-on, VITON)에 대한 연구 역시 활발히 이루어지고 있다. 현재까지의 VITON 기술은 생성 모델을 통해서 모델 이미지와 의류 제품 이미지를 합성해 해당 의류 제품을 착용한 모델의 이미지를 만들어낸다. 그러나 상의를 합성할 시 바지, 배경 등에 해당하는 픽셀도 변형되는 문제가 있다. 본 연구에서는 패션 객체 영역 분할 기술을 통해 VITON에서 합성된 제품 영역을 분할하여 보호하고, 그 외의 영역에 해당하는 픽셀은 원본 이미지로 대체하여 합성 이미지의 사실감을 높이는 가상 착용 기술 아티팩트 보정 시스템을 제안한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안방법
4. 결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Goodfellow, Ian, et al., "Generative adversarial networks," Communications of the ACM 63.11 (2020), pp. 139-144.
Wang, Bochao, et al., "Toward characteristic-preserving image-based virtual try-on network." Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018.
Cai, Zhaowei, and Nuno Vasconcelos, "Cascade R-CNN: high quality object detection and instance segmentation," IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence (2019).
Ge, Yuying, et al., "Deepfashion2: A versatile benchmark for detection, pose estimation, segmentation and re-identification of clothing images," Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2019.
He, Kaiming, et al., "Mask r-cnn," Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, 2017.
Wang, Bochao, et al., "Toward characteristic-preserving image-based virtual try-on network." Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018.
Cai, Zhaowei, and Nuno Vasconcelos, "Cascade R-CNN: high quality object detection and instance segmentation," IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence (2019).
Ge, Yuying, et al., "Deepfashion2: A versatile benchmark for detection, pose estimation, segmentation and re-identification of clothing images," Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2019.
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