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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.4
- 수록면
- 271 - 280 (10page)
- DOI
- 10.7467/KSAE.2025.33.4.271
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This paper proposes a virtual yet high quality image of adverse weather conditions that minimizes information loss and distortion. The proposed method comprises two main components: the development of a Cycle-GAN technique that preserves image quality by reducing the performance of discriminators and by modifying the network structure of generators, and a partial stable diffusion technique that transforms only the targeted areas, utilizing Mask R-CNN for precise region identification. High-quality image generation under various adverse weather conditions can be achieved by transferring features through the proposed Cycle-GAN and by changing the structural features of the road in the image with partial stable diffusion. Compared to the original Cycle-GAN and stable diffusion, the proposed algorithm generates a variety of adverse weather road images without compromising quality. By applying the augmented database created through this algorithm to a deep learning-based road area detection model, the results demonstrate improved performance in deep learning-based detection tasks.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법론
4. 검증 및 적용
5. 결론
References
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