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정혜인 (한국전자기술연구원) 김보은 (한국전자기술연구원) 추연승 (한국전자기술연구원) 김충일 (한국전자기술연구원) 박한무 (한국전자기술연구원) 신사임 (한국전자기술연구원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
1,979 - 1,982 (4page)

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Image inpainting is a technique that reconstructs a damaged region within an image. Several deep learning-based approaches have made considerable progress to generate realistic images. However, the conventional approaches tend to experiment on simple datasets, such as CelebA. These datasets only consist of images with similar structures. Hence, some existing methods are not suitable for images with complicated backgrounds. In this paper, we compare the performance of inpainting methods and find a suitable model for images with various objects. Moreover, we experiment on Places2 and Visual Genome to show that training with a dataset which has a large number of objects is better for inpainting real-world images.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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