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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Md Foysal Haque (Dong-A University) Dae-Seong Kang (Dong-A University)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제4호(JKIIT, Vol.20, No.4)
발행연도
2022.4
수록면
39 - 47 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.4.39

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비전 분류 및 객체 감지는 자율 시스템, 기본적으로 운전 보조 시스템에 중요한 작업이다. 비전 분류 시스템을 개선하는 데 기여하는 많은 연구가 진행되었다. 특히 인공지능(AI) 시각 분석 기술은 운전 보조 시스템에 대한 관심이 특히 높아졌다. 딥러닝 기반 시각 분류 방법은 시각 응용 분야의 시각 장면을 분류하는 데 있어 엄청난 정확도를 달성했다. 그러나 시각 분류기는 여전히 극한 기후 조건에서 작업하는 데 몇 가지 어려움에 직면해 있다. 예를 들어, 특히 비가 오는 밤과 안개 낀 날씨에서 심한 날씨 조건에서 장면을 연구하는 것은 시각 알고리즘의 주요 과제이다. 게다가, 시각 알고리즘은 장면의 공통 맥락을 식별하기 위해 노력한다. 본 논문은 어둡고 오래된 장면을 복원하여 낮과 같은 명시적인 장면을 변환하는 적대적 장면 재구성 모델을 제안한다. 그런 다음 재구성된 이미지를 인식 알고리즘에 적용하여 자율 주행 차량의 시각적 동작을 인식한다.
#generative adversarial network #image generation #image reconstruction #scene classification #object detection

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Theories
Ⅲ. Proposed Algorithm
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Results
Ⅵ. Conclusions
References

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