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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 175 - 178 (4page)
이용수
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RGB 이미지로부터 물체의 6D 자세를 추정하는 문제는 컴퓨터 비전 분야의 근본적인 과제이고 활발히 연구되어왔다. 딥러닝 기반의 방식들로 준수한 수준의 추정 결과를 달성했지만 물체의 가려짐 현상이나 학습 데이터의 부족은 여전히 성능을 저해하는 요소로 남아있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 트랜스포머 기반의 이미지 전처리 방식을 제안한다. 해당 구조는 이미지 인페인팅 및 스타일 전이를 수행하고, 이는 자세 추정 신경망 구조의 학습 및 추론을 돕는다. 기존의 자세 추정 신경망 구조에 제안한 이미지 전처리 방식을 추가하여 해당 방식의 우월성을 증명하였다.
목차
요약
1. 서론
2. 트랜스포머 기반의 이미지 전처리
3. 실험 방법
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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