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Global Context를 고려한 패치 단위의 이미지 변환 기법
김민석(Minseok Kim),김진성(Jinsung Kim),정영석(Yeong-Seok Jeong),이준형(Jun-Hyung Lee),정순영(Soonyoung Jung) 한국컴퓨터교육학회 2021 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.25 No.2(A)
최근 이미지의 스타일을 변환하거나 노이즈를 제거하는 이미지 변환을 위해 딥러닝 기반의 방법론이 제안되고 있다. 이미지 변환 분야에서는 이미지의 해상도를 유지하며, 목적에 맞게 이를 변환해야 한다. 하지만 고해상도의 이미지가 입력되는 경우 변환을 위해 비교적 작은 조각으로 구분해 입력후 처리하는 경우가 많다. 해당 경우에 이미지의 Global Context를 고려할 수 없어 성능의 저하가 우려되는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 보완하기 위해 FiLM을 통해 이미지의 Global Context 정보를 모델에 전달했다. 실험 결과 모델의 학습 과정에서 안정적인 학습을 확인할 수 있었으며, 성능역시 향상되었음을 확인할 수 있었다.