Perceptual Loss Driven Lightweight IR Thermal Super-Resolution using SRGAN and SRCNN
- admin
- 6월 3일
- 1분 분량
팀명
Team IRIS
팀원 명단
한승주, 서채원, 조찬영, 최승윤
지도교수
김형신 교수님
작품 배경 및 목적
최근 드론 기술의 발전과 함께 다양한 센서 기반 영상 수집이 가능해져 카메라를 탑재한 드론이 많아지고 있지만, 적외선 광학계의 높은 가격이라는 단점으로 인해 적외선 드론은 잘 활용되지 못하고 있다. 이를 해결하기 위해 저가형 저해상도 적외선 센서 및 광학계를 활용하면서도 고품질 열영상 확보가 가능한 SR 기법을 통해 기존 고가 장비의 성능을 대체할 수 있는 새로운 방안을 모색하고자 한다. 본 프로젝트의 목적은 드론에 탑재 가능한 경량형 적외선 열영상 SR 모델을 구축하는 것이다.
작품 내용
기존의 학습 기반 SR 기법을 분석하고, 가벼운 경량형 모델 중 실시간 처리가 가능한 후보 모델을 선정한다. 드론에서 촬영한 저해상도 적외선 영상 데이터셋을 기반으로 선정된 모델을 학습시킨다.
단순한 픽셀 기반 손실 함수(Loss Function)가 아닌, feature 및 style 정보를 반영하는 perceptual loss를 도입하여 시각적 품질을 개선한다. 이를 통해, 경량화된 모델이 저가형 센서 기반의 실시간 열영상 개선 성능을 확보할 수 있는지를 검증한다.
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