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저자정보
김경식 (울산과학기술원) 심재영 (울산과학기술원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
1,809 - 1,812 (4page)

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Image blur can be caused by various factors such as slow shutter speed or camera movement. Using such images as input to computer vision tasks can lead to degraded performance. Recently, CLIP, trained on large data, has shown remarkable performance in various tasks due to its robustness against domain shift. However, exploiting CLIP"s ability directly for deblurring task has not been extensively studied. In this paper, we show that CLIP"s pre-trained image encoder can robustly extract the features even when the image is blurred, and we train a model using the features extracted by the CLIP image encoder for deblurring task. Experimental results show that these features can help to improve the generalization ability of image deblurring.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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