폭우환경에서의 이미지 캡셔닝을 위한 인코더 모델
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2021
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Korean
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자료형태
학술저널
수록면
421-425(5쪽)
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이미지 캡셔닝이란 입력 영상에 대한 캡션(설명)을 생성하는 기법이다. 실세계에서는 폭우와 안개등 다양한 기후 현상이 존재한다. 하지만 기존 이미지 캡셔닝에 사용된 야외 영상의 대부분은 천명한 날씨에 촬영된 영상이다. 그렇기 때문에, 폭우 영상으로 기존의 이미지 캡셔닝을 사용하여 문장을 생성할 시, 영상과 관련 없는 문장이 생성된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 폭우 환경에서도 올바른 문장을 생성할 수 있는 이미지 캡셔닝 네트워크를 제안하고자한다. 첫 번째로 물리적 모델링 기반의 폭우 영상 화질 개선 네트워크 제시한다. 이 네트워크는 빗줄기, 빗줄기의 축적, 안개 등을 추정한 후 물리적 모델링의 역과정을 통하여 빗줄기를 제거한다. 두 번째로 복원 영상과 원본 영상의 시각 특징 정합을 통해 제안하는 인코더의 성능을 개선하려고 한다. 그리고 정성적 평가와 정량적 평가를 통해 기존 방법과 제안한 기법을 비교해보고자 한다.
더보기Image captioning is a technique for generating a caption (description) for an input image. In the real world, there are various climatic phenomena such as heavy rain and fog. However, most of the outdoor images used for existing image captioning are images taken in clear weather. Therefore, when a sentence is generated using the existing image captioning as a heavy rain image, a sentence that is not related to the image is generated. In this paper, to solve this problem, we propose an image captioning network that can generate correct sentences even in heavy rain environments. First, we present a network for improving image quality of heavy rain based on physical modeling. After estimating rain, accumulation rain, and fog, this network removes rain through the reverse process of physical modeling. Second, we try to improve the performance of the proposed encoder by matching the visual features of the reconstructed image and the original image. In addition, through qualitative and quantitative evaluation, we would like to compare the existing method and the proposed method.
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