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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 1,943 - 1,949 (7page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2020.69.12.1943
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We present a deep learning-based system for generating images, such as pictures of electricity meters, in which numbers and letters play an important role. A large amount of image data is often required to build a deep learning-based system for image recognition, so it would be useful to have a system that can automatically generate realistic images. GANs can be used for this purpose, but there are some hurdles to overcome for GANs to create realistic images in which texts are embedded. Most of existing approaches focus on generating either the textual images or the non-textual ones only, not the ones where the textual part is embedded in a small area while still being clearly identifiable. In order to solve this problem, we propose a deep learning-based approach that attempts to learn textual images and non-textual ones independently before generating a set of complete images combined from the learned results. Also, we demonstrate the strengths of the proposed system by providing some empirical results on the electricity meter image data.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 시스템
4. 시스템 평가
5. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Ian J. Goodfellow / 2014 / Generative Adversarial Nets / Part of : Advances in Neural Information Processing Systems 27(NIPS)
Tero Karras / 2018 / Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation / Workshop at the International Conference on Learning Representations(ICLR)
Alec Radford / 2016 / Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Network / Workshop at the International Conference on Learning Representations(ICLR)
HE, Kaiming / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :770~778
이영재 / 2018 / 대립생성망의 성능 비교에 관한 연구 / 한국데이터정보과학회지 29(5):1155~1167
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Alec Radford / 2016 / Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Network / Workshop at the International Conference on Learning Representations(ICLR)
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