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SESSION A-2 : 교통 빅데이터 및 AI(Ⅱ)
뉴럴 프로세스를 활용한 도로 표지판 이미지 복원 기법 연구
A Study on Traffic Sign Image Inpainting based Neural Process Model
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- 발행기관
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- 간행물
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- 통권
- 한국ITS학회 2023년도 추계학술대회 (2023.11)바로가기
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- 페이지
- pp.455-458
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A437596
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원문정보
초록
- 한국어
- 이미지 기반의 인공지능 모델 연구가 비약적으로 발전하며 높은 성능을 기록하고 있지만 데이터 일부가 가려진 폐색(occluded) 이미지의 경우 여전히 인공지능 모델의 추론 성능이 떨어지는 문제가 존재하고 있다. 이를 해결하기 위해 일부 폐색된 이미지를 복원하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 뉴럴 프로세스를 통해 다른 개체에 의해 가려지거나 녹이 슬어 이미지 일부가 제대로 인식되지 않는 표지판 이 미지 개체를 선명하게 복원하는 알고리즘을 제안한다. 뉴럴 프로세스 모델로 복원된 이미지와 원본 이미지를 비교해 네트워크를 학습시킨다. 학습된 모델의 복원 성능을 평가하여 뉴럴 프로세스를 활용한 이미지 복원 방법의 적용 가능성을 연구하고자 한다. 해당 방법론은 다른 이미지 기반 태스크에 적용되어 인공지능 모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 예상되며 전동 킥보드나 자전거와 같은 개인형 모빌리티에도 충분히 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. 연구 개요
Ⅱ. 관련 연구
1. 딥러닝 기반 이미지 복원 연구 동향
2. 딥러닝 기반 이미지 복원 모델
Ⅲ. 방법론
Ⅳ. 실험
1. 실험 데이터셋
2. 실험 구성
3. 실험 결과 및 벤치마크
Ⅴ. 결론
ACKNOWLEDGEMENTS
참고문헌
키워드
Deep learning Image inpainting Image occlusion Neural Processes저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국ITS학회 [The Korean Society of Intelligent Transport Systems]
- 설립연도
- 2002
- 분야
- 공학>교통공학
- 소개
- ◈ 전문분야간 공동협의, 공동연구를 통한 ITS의 학술적 발전 ◈ 산·학·연 협동체계 구축으로 기술개발 지원 ◈ 정부정책 및 제도 방향에 대한 기술적 자문 ◈ 외국 ITS 관련 학술단체와 기술교류 ◈ 관련전문가 및 기술자의 교육 및 양성
간행물
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- 간행물명
- 한국ITS학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2002~2026
- 십진분류
- KDC 326 DDC 338
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