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저자정보
송준호 (서울시립대학교) 라윤경 (서울시립대학교) 박범준 (서울시립대학교) 최한비 (서울시립대학교) 홍민수 (한국방송공사)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회
발행연도
2024.6
수록면
313 - 316 (4page)

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현재 많은 음악 방송에서는 아이돌 무대의 멤버별 직캠 영상을 제작하기 위해 많은 장비와 인력을 소비하고 있다. 이러한 리소스 효율화를 위해 객체 검출 모델을 이용한 직캠 영상 제작 연구가 진행되고 있지만, 무대 위 동선이 겹치는 상황에서는 가려진 객체를 모두 검출하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 겹친 데이터 중 가장 앞에 있는 데이터를 보존하기 위해 Diffusion 기반의 깊이 추정 모델을 사용하여 2D 이미지에서 깊이 정보를 추출하고, 이를 통해 객체 검출 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 추가 실험으로 학습 시 데이터 증강 방식으로 Grayscale 을 적용하여 모델의 일반화 성능을 높이는 방법도 제안한다. 제안한 방법을 통해 mAP 를 0.472 에서 0.512 로 향상시켰다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 데이터
4. 실험
5. 결론
참고 문헌

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UCI(KEPA) : I410-ECN-151-24-02-090132053