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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,019 - 1,022 (4page)
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본 연구에서는 비디오 초해상화 네트워크에 픽셀 단위의 대조 학습을 적용한다. 픽셀 단위의 대조 학습을 통해 복잡한 비디오 데이터의 표현 분포를 학습하고, 대조 특성 맵(contrastive feature map)을 생성하여 재귀(recurrent) 초해상화 네트워크에 전달하는 기본 블록을 설계한다. 이를 바탕으로 대조 특성 맵을 포함하는 bidirectional recurrent 네트워크를 제안한고 실험을 통해 제안한 모델의 성능을 검증한다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 모델
4.실험
5. 결론
6. Reference
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