KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
GAN을 활용한 로드뷰 이미지의 폐색 영역 복원 기법 |
| 영문제목(English Title) |
An Occlusion Area Restoration Method for RoadView Image using GAN |
| 저자(Author) |
이지은
김현우
김충일
정승원
황인준
Jieun Lee
Hyeonwoo Kim
Chung-Il Kim
Seungwon Jung
Eenjun Hwang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 0495 ~ 0497 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
로드뷰는 특수 카메라가 장착된 차량을 통해 실제 거리 모습을 촬영하여 사용자에게 제공하는 서비스이다. 이 서비스는 건물의 외형과 위치를 파악하는 데에는 매우 효과적이지만 사람이나 자동차와 같은 주변 객체로 인해 건물이나 도로가 가려지고, 보행자 얼굴이나 자동차 번호판과 같은 개인 정보가 노출되는 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 GAN(Generative Adversarial Networks) 기반의 이미지 인페인팅 기술을 활용하여 로드뷰 이미지의 가려진 폐색 영역이나 개인 정보를 포함하는 영역을 제거하고 주변 픽셀 정보를 참고하여 자연스럽게 복원하는 기법을 제안한다. 이를 위해, Places2 데이터셋으로 훈련된 DeepFill v2 인페인팅 모델에 Google Street View 데이터셋을 사용하여 전이학습을 수행하고 Perceptual Loss와 Style Loss를 추가하여 복원을 수행하였으며, 실험을 통하여 제안하는 기법의 성능을 입증하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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| 파일첨부 |
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