정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
GAN 기반 시점 변환을 통한 차량 영상 데이터 확장 |
| 영문제목(English Title) |
Vehicle Image Data Augmentation by GAN-based Viewpoint Transformation |
| 저자(Author) |
선한결
이명희
홍참길
김인중
Hangyel Sun
Myeonghee Lee
Charmgil Hong
Injung Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 08 PP. 0885 ~ 0891 (2021. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
GAN을 이용해 다양한 각도에서 촬영된 차량 영상을 특정 각도에서 촬영된 주행 영상으로 변환하는 방법을 소개한다. 차량 영상 인식기를 학습하기 위해서는 특정한 각도에서 촬영한 다량의 차량 영상 데이터가 요구된다. 그러나, 매년 새로 출시되는 다양한 차종에 대하여 그러한 학습 데이터를 수집하는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서, 다양한 시점에서 촬영된 차량 영상을 특정 시점에서 촬영된 영상으로 변환함으로써 차량 영상 데이터를 확장하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 DRGAN을 이용해 임의의 차량 영상을 전면 상단에서 촬영한 영상으로 변환한 후 DeblurGAN으로 화질을 개선하고 SRGAN을 이용해 해상도를 개선한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 좌우 45도 이내의 방향에서 촬영한 영상을 전면 상단 시점의 영상으로 성공적으로 변환하며, 영상의 화질 및 해상도를 개선하는데 효과적임을 보였다. |
영문내용
(English Abstract) |
We introduce a novel GAN-based image synthesis method that transforms vehicle images captured from arbitrary viewpoints into images taken from a specific viewpoint. Training a vehicle image recognizer requires a large number of vehicle images taken from a specific viewpoint. However, in practice, it is difficult to collect such training data, especially for newly released vehicles. Therefore, we propose a method of augmenting vehicle image data by converting a vehicle image from an arbitrary viewpoint into an image from a specific viewpoint. The proposed method first transforms a vehicle image from an arbitrary viewpoint to an image taken from the top-front view using DRGAN, then enhances the image quality with DeblurGAN, and finally, improves the resolution using SRGAN. The experimental results demonstrated that the proposed method successfully converted an image taken within 45 degrees left and right into an image from the top-frontal view and was effective in improving the image quality and resolution. |
| 키워드(Keyword) |
GAN
데이터 확장
시점 변환
화질 개선
해상도 개선
차량 영상 인식
GAN
data augmentation
viewpoint transformation
quality enhancement
super resolution
vehicle image recognition
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