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[논문 리뷰] Multi-Stage Progressive Image Restoration, Syed Waqas Zamir et al., 2021 | MPRNet 아키텍쳐 분석

Multi-Stage Progressive Image Restoration, Syed Waqas Zamir et al., 2021을 읽고 MPRNet 아키텍쳐를 분석한 글입니다. 외부 환경에서 촬영된 영상은 비나 눈, 안개 등과 같은 날씨/환경에 의해 영상 내의 객체가 변형되거나 흐려지게 된다. 이러한 degradation 된 이미지를 복원하기 위해 기존에 제시되었던 CNN(Convolutional neural network)은 single stage가 적용되었다. 하지만 이미지를 복원하는 작업은 공간의 세부 정보와 높은 수준의 contextualized 정보 간의 균형이 매우 중요시되기 때문에 single stage가 아닌 Multi stage 구조를 적용한 MPRNet(Multi-Stage Progr..

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[논문 리뷰] 딥러닝 기반 Deraining 기법 비교 및 연구 동향, Minji Cho et al., 2021

딥러닝 기반 Deraining 기법 비교 및 연구 동향, Minji Cho et al., 2021을 읽고 요약한 글입니다. 1. 서론 외부 환경에서 촬영된 영상은 비와 눈과 같은 날씨나 환경의 영향을 받아 영상 내의 객체가 변형되거나 흐려진다. 때문에 정확하게 객체를 검출하기 힘들고 오검출이 빈번하게 발생한다. 이러한 오검출을 줄이기 위해서는 이미지 전처리 과정에서 빗줄기나 눈과 같은 날씨 및 환경에 의해 손상된 영상을 선명하게 복원을 한 후에 객체를 검출해야 한다. 손상된 영상을 복원하는 deraining 기법으로 딥러닝 네트워크로 빗줄기를 검출하여 제거한 영역의 배경을 복원하는 방법인 Deep Detail Network(DDN)가 제안되었다. 해당 방법은 입력에서 출력까지 학습 과정을 경량화하기 위해..

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