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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.7
- 수록면
- 382 - 390 (9page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2023.28.4.382
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최근 컴퓨터 비전 분야에서 확산 모델(Diffusion Model)은 다양한 작업에 적용되어 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 확산 모델은 마르코프 연쇄(Markov Chain)의 성질을 사용한 확률 기반의 학습 방법으로 안정적인 성능을 보이나, 확산 모델의 역방향 과정에서 널리 사용되는 U자형 신경망 구조(U-Net)는 정밀한 잡음 예측을 위해 많은 수의 계층과 채널을 사용한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 적은 수의 계층과 채널을 사용하는 다중 스케일 입출력 기반 신경망을 활용한 확산 모델을 제안하고 이를 영상 흐려짐 복원 작업에 적용한다. 제안하는 방법은 다중 스케일의 입력을 통해 잠재 특징 간 복합 관계를 학습하고, 다중 스케일의 출력을 사용하여 학습한 확산 모델을 통해 잡음을 예측한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 신경망 기반 방법과 비교하여 적은 연산량에도 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 보인다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방법
Ⅲ. 실험 결과 및 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
I. J. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S Ozair, A. Courville, and Y. Bengio, “Generative adversarial nets,” in Proc. Neural Inf. Process. Syst., pp. 2672-2680, Dec. 2014. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1406.2661
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