Auto-Encoder와 GAN을 이용한 Image to Image Translation의 성능 향상 기법

Image to Image Translation Performance Improvement Method Using Auto-Encoder and GAN

초록

본 논문은 다양한 도메인의 이미지로부터 다른 도메인으로 변환한 이미지의(image to imagetranslation) 품질을 향상시키기 위해 오토 인코더 기반의 네트워크 구조를 제안한다. 도메인이다른 이미지로부터 발생할 수 있는 이미지 품질의 문제점을 해결하기 위해 해당 네트워크 구조를 효과적이게 학습시킬 수 있는 방안을 소개한다. 제시한 네트워크의 구조와 학습 방식을 이용해 변환된 이미지와 기존의 네트워크를 이용해 변환한 이미지를 비교하여 PSNR, SSIM과 같은 정량적인 이미지 유사도 분석 방식을 사용하여 타당성 및 적합성을 검증한다.

제목
Auto-Encoder와 GAN을 이용한 Image to Image Translation의 성능 향상 기법
제목 (타언어)
Image to Image Translation Performance Improvement Method Using Auto-Encoder and GAN
저자
유재창엄희송최용석
발행일
2019-06
유형
Proceeding
저널명
한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
페이지
895 ~ 897