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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2020 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.12 No.1
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 140 - 143 (4page)
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In deep learning systems, which have recently been utilized in various fields, learning datasets have taken a large part in determining the performance of deep learning engines. Therefore, many learning datasets are required to implement high-performance deep learning engines. There are several ways to build such a learning dataset, but in this paper, we want to efficiently build a multi-background learning dataset by removing the background from the image data via image processing to perform object position detection and labeling, and by synthesizing different backgrounds in object extraction images through background synthesis techniques.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. IMAGE PROCESSING TECHNIQUES
III. BACKGROUND SYNTHESIS TECHNIQUE
IV. CONCLUSIONS
REFERENCES
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