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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 454 - 457 (4page)
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In deep learning-based image stitching techniques, since the building datasets for training is very difficult, there have been many researchs on how to build datasets. The types of techniques can be classified according to the method of building a dataset, which can be largely divided into a fixed view technique and an arbitrary view technique. Because most of them are supervised learning models, photometric loss functions such as L1 or perceptual loss functions using pre-trained network are often used. In this paper, we review with a focus on how to build a dataset.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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