Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
Mask R-CNN 과 zi2zi 모델을 활용하여 탐지된 객체의 스타일을 변환시키는 신경망 모델 |
| 영문제목(English Title) |
Neural network model for detected object style transformation using Mask R-CNN and zi2zi |
| 저자(Author) |
조인수
최동빈
박용범
In-su Jo
Dong-Bin Choi
Young B. Park
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 28 NO. 02 PP. 0562 ~ 0565 (2021. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
스타일 변환 모델은 이미지 전체나 이미지 내에서 사용자가 지정한 영역을 대상으로 스타일을 변환시킨다. 이런 방식은 이미지 내의 다수의 객체에 대해 스타일 변환을 시행할 때 일일이 영역을 지정해 줘야 한다는 불편함과 결과물의 전체 해상도가 떨어진다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이런 한계들을 극복하기 위해 객체탐지 모델과 스타일변환 모델을 연동한 객체 스타일 변환 모델을 제안하고 모델 간 연동방법에 대해 자세히 서술한다. 객체탐지모델인 Mask R-CNN 을 통해 필요한 객체를 탐지하고 탐지한 객체의 특징맵들을 스타일변환 모델인 zi2zi 의 입력 값으로 전달하여 이미지 내의 필요한 객체들만 스타일변환이 이루어지도록 모델이 동작한다. 이러한 모델은 기존에 있는 두 모델을 재사용함으로써 모델을 처음부터 새로 설계할 필요가 없다는 장점이 있으며, 공개된 다양한 모델들을 서로 융합하여 사용할 수 있는 방법을 제시하는데 도움을 줄 것이다.
|
영문내용
(English Abstract) |
|
| 키워드(Keyword) |
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
