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효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 초해상화 모델에 대한 연구

최종 수정일: 2022년 11월 8일



팀명

  Han Lab

팀원 명단

  한승오

지도교수

  김형신 교수님

작품 배경 및 목적

   기존에 존재하는 딥러닝 기반의 비디오 초해상화 모델은 높은 계산 비용으로 많은 컴퓨팅 자원과 시간을 요구할 뿐만 아니라 현실에 존재하는 동영상에 대한 초해상화를 적용하는데 어려움이 있었다.

작품 내용

   계산 비용을 줄이면서 성능 저하를 최소화하는 딥러닝 기반의 경량화된 방식으로 설계된 비디오 초해상화 모델을 제안한다. 현실의 저해상도 영상을 포괄할 수 있는 data augmentation 기법과 기존의 단순하지만 높은 비용을 요구하는 Resnet module 기반의 네트워크 구조를 개선한다. 게다가, 다양한 현실의 데이터에서 적용가능함을 보이면서 더 많은 응용프로그램에서의 확장 가능성을 열린 문제로 남겨놓는다.

 





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