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Auto-Encoder와 GAN을 이용한 Image to Image Translation의 성능 향상 기법
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 유재창 | - |
| dc.contributor.author | 엄희송 | - |
| dc.contributor.author | 최용석 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-07-09T13:57:55Z | - |
| dc.date.available | 2022-07-09T13:57:55Z | - |
| dc.date.created | 2021-05-14 | - |
| dc.date.issued | 2019-06 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/147540 | - |
| dc.description.abstract | 본 논문은 다양한 도메인의 이미지로부터 다른 도메인으로 변환한 이미지의(image to imagetranslation) 품질을 향상시키기 위해 오토 인코더 기반의 네트워크 구조를 제안한다. 도메인이다른 이미지로부터 발생할 수 있는 이미지 품질의 문제점을 해결하기 위해 해당 네트워크 구조를 효과적이게 학습시킬 수 있는 방안을 소개한다. 제시한 네트워크의 구조와 학습 방식을 이용해 변환된 이미지와 기존의 네트워크를 이용해 변환한 이미지를 비교하여 PSNR, SSIM과 같은 정량적인 이미지 유사도 분석 방식을 사용하여 타당성 및 적합성을 검증한다. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
| dc.title | Auto-Encoder와 GAN을 이용한 Image to Image Translation의 성능 향상 기법 | - |
| dc.title.alternative | Image to Image Translation Performance Improvement Method Using Auto-Encoder and GAN | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 최용석 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, pp.895 - 897 | - |
| dc.relation.isPartOf | 한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 | - |
| dc.citation.title | 한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 | - |
| dc.citation.startPage | 895 | - |
| dc.citation.endPage | 897 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.type.docType | Proceeding | - |
| dc.description.journalClass | 3 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE08763365 | - |
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Collections - 서울 공과대학 > 서울 컴퓨터소프트웨어학부 > 1. Journal Articles
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- COLLEGE OF ENGINEERING (SCHOOL OF COMPUTER SCIENCE)