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IPIU 2018: 제30회 영상처리 및 이해에 관한 워크샵

  • 일시 : 2018년 2월 7일(수) ~ 9일(금)
  • 장소 : 메종글래드 제주

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논문분야 포스터 구분 포스터
논문제목 스타일 변형을 위한 스타일 변환 레이어 학습
저자 김민성, 최현철 논문파일 Download

최근 이미지 스타일 변환 방법의 하나로, 인코더 신경망으로부터 추출된 특징 벡터의 채널간 평균과 표준편차를 조정하여 입력 이미지에서 원하는 임의의 스타일로 이미지를 변환하는 알고리즘이 제안 되었다. 그러나, 특징 벡터의 평균과 표준편차를 이용하는 것은 임의의 특징 벡터 분포를 정규 분포로 근사하는 제한적인 방법이다. 따라서, 본 논문에서는 특징 벡터의 평균과 표준편차의 계산을 필터 변수가 모두 동일하고 입력 벡터와 같은 크기의 필터를 가진 합성곱 연산으로 해석하여, 특징 벡터의 기여도를 동일하게 가정하여 계산하는 연산을 학습이 가능한 필터 변수와 비선형 활성 함수를 포함한 합성곱 연산으로 확장함으로써 특징 벡터의 가중치를 고려하는 통계 정보를 이용하여 이미지의 스타일을 변형하는 방법을 제안한다.

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