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RAPGAN과 RRDB를 이용한 Image-to-Image Translation 성능 개선
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연구 목표
pix2pix 한계(저해상도, 품질 저하) 보완
Relativistic Average Patch(RAP) GAN + RRDB 기반 새로운 구조 제안
안정적이고 고품질의 Image-to-Image 변환
담당 업무
RRDB 적층 Generator 설계 및 적용
RAPGAN 기반 손실함수 설계
Generator 사전 학습읕 통한 초기 학습 불안정 해결
연구 성과
기존 pix2pix 대비 평균 FID 13% 이상 성능 향상
다양한 데이터셋에서 시각적으로 우수한 결과 확인
Facades 데이터셋 기반의 기존 pix2pix와 제안된 방법 비교
ESRGAN과 Semantic Soft Segmentation을 이용한 객체 분할
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연구 목표
Mask R-CNN 분할 성능 보완
소형 객체 분할 성능 향상 기법 개발
초해상화 + Semantic Soft Segmentation(SSS) 기반 파이프라인 제안
담당 업무
객체 검출 및 초해상화 알고리즘 적용
SSS와 워터쉐드 기반 분할 보정
제안 기법 성능 검증 및 기존 방식 비교
연구 성과
소형 객체 분할 성능 향상 (Mask R-CNN 대비 개선)
반자동 데이터셋 생성 및 고품질 영상 편집 활용 가능성 확인
제안한 방법의 블록 다이어그램
소형 객체 분할 성능 향상 예시