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논문 기본 정보

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저자정보
박수민 (이화여자대학교) 박혜진 (이화여자대학교) 민동보 (이화여자대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
1,632 - 1,636 (5page)

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현미경 이미지의 초점 품질 평가는 매우 어려운 작업이다. 전문가에 의한 수작업 초점 품질 평가는 매우 비효율적이며, 기존의 자동 품질 측정 방식은 이미지의 라벨로만 초점을 정의하여 이미지의 세부적인 특징을 학습하는 데 한계가 있다. 본 논문에서는 CLIP 모델을 통해 텍스트-이미지 연관성을 높여 초점 평가 방식을 개선한다. 이때 이미지의 초점 정보를 더욱 세밀하게 추출하기 위해 이미지에서 추출한 엣지 정보를 추가적으로 활용한다. 더불어, 학습가능한 파라미터로 정의된 의미론적 문맥 프롬프트를 자동으로 생성하여 텍스트-이미지 연관성을 최대화한다. 이 의미론적 문맥 프롬프트에 현미경 영상의 염료 정보와 순위 프롬프트를 결합하여 텍스트 프롬프트의 표현력을 향상시키고, 이미지의 특성을 반영하기 위해서 이미지/엣지 특성을 요약한 이미지 특성 토큰과 엣지 특성 토큰을 추가한다. 실험결과는 제안된 방법이 기존 방식들보다 우수한 성능을 보임을 확인하며, 엣지 정보 기반의 이미지 특징 융합 방법과 염료 정보와 순위 정보를 결합한 텍스트 프롬프트 생성의 효용성을 입증한다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경
Ⅲ. 제안 방식
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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