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해석 가능한 잠재변수를 활용한 다음 프레임 예측 기법
Next Frame Image Prediction Method Using Interpretable Latent Variables
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2024 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2024.04)바로가기
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- 페이지
- pp.114-117
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A468739
원문정보
초록
- 한국어
- 최근 자율주행, 로봇 등에 장착된 카메라 관련 이미지 처리 모델이 각광받고 있다. 카메라에서 얻을 수 있는 연속된 이미지의 다음 장면을 예측하기 위해 생성 모델과 RNN 계열 모델을 결합한 모델 연구가 활발하다. 그 중 이미지 픽셀 학습 모델이 우수한 성능을 보이나, 복잡한 구조로 인해 개선 부분을 명확 히 설명하기 어렵고 계산 비용이 증가한다. 본 논문은 얽힘 없는 잠재 변수의 학습을 통해 모델의 해석 가능성을 향상시키며, 동시에 단순화된 구조를 채택하는 예측 기법을 제시한다
목차
요약
1. 서론
2. 관련연구
2.1. 백본 아키텍처 구조
2.2. 얽힘 없는 잠재 표현 학습 기법
3. 실험방법
3.1. 데이터셋
3.2. 제안하는 아키텍처 모델 학습
4. 실험결과
5. 결론
참고문헌
저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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