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1. 졸업프로젝트_Deep_Video_Decaptioning Intro

-프로젝트 목표 영화, 드라마 등의 영상에 삽입된 자막 및 캡션 제거 -기술 동향 해당 논문에서 제시한 자막 인페인팅 기술은 두 개의 네트워크로 구성된 모델을 제안한다. 자막 부분 mask extraction 자막 부분 Decaptioning 두 개의 네트워크 모두 UNet 구조를 이용한다. 기존 인페인팅에서 사용하는 Encoder-Decoder를 사용하였으나 두 개의 네트워크로 나누어 각각의 역할을 수행하여 성능을 높였다. 또한 Frame_attention 기술을 이용하여 인페인팅의 정확도를 높였다. -세부 프로젝트 목표 베이스 라인으로 Deep Video Decaptioning (2021) 에서 제시한 모델을 이용하되 성능 개선 및 경량화를 목표로 한다. 아직 자막 인페인팅은 기술만 개발되었고 상용화..

Project/졸업프로젝트_Deep Video Inpainting 2022.05.09
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사후 확률, self supervised learning, DeepLab V3+, Xception, gliner, kullback leibler, 음원 분리, diffusion 모델, information extraction, music source separation, 앙상블, Ensemble, named entity recognition, scierc, 악기 분리, scirex, NER, speaker verification, deberta, DeepLab V3+ Xception,

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