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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 117 - 120 (4page)
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GANs(Generative adversarial networks)는 주로 이미지 생성, 이미지 대 이미지 변환, 그리고 비지도 학습에 대한 딥러닝 연구 분야에서 관심이 증가하고 있다. GAN의 대표적인 장점은 소스 데이터와 동일한 결과를 얻기 위해 훈련 과정에서 소스 데이터를 지속적으로 학습할 수 있다는 것이다. 그러나 여전히 느린 학습 과정과 목표물을 식별하기 위한 구체적인 특징들을 배워야 하는 몇몇 문제들이 있다. 본 논문에서는 학습 과정을 최적화하기 위해 AINN(Adversarial Instance Normalization Network)를 사용하는 대립적 프레임워크를 제안한다. 제안된 네트워크는 야간 이미지를 주간 이미지로 변환하는 것을 도입하고 입력 이미지의 시각 정보와 배경을 변환하는 데 88.6%의 정확도를 달성했다. 그리고 기존 CycleGAN 보다 변환 정확도를 1.18% 개선했다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Algorithm
Ⅲ. Algorithm
Ⅳ. Experiment & Results
Ⅴ. Conclusions
References
참고문헌 (0)
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