깜태

Abstract UDC(Under display Camera) 환경에서 생기는 noise, flare, haze, blur 등을 해결하려 함 1. Introduction 문제부터 설명하자면 논문에서는 (a)같은 하드웨어의 제약으로 인해 빛이 퍼지는 문제를 소프트웨어적으로 해결하려고 했다. (a)에서 좌측은 일반 OLED 화면, 우측은 OLED 화면 아래에 카메라가 있는 부분으로 패널이 카메라 때문에 촘촘하지 못해 투명한 공간이 생긴다고 한다. 조금 더 자세히 설명하면 (b)는 UDC 시스템의 간단한 그림인데 점광원으로부터 방출된 빛이 센서에 닿기도 전에 OLED와 카메라로부터 이미 변형된다고 한다. (c)는 PSF 패턴을 캡처해 가시화한 것으로 원래 이미지에 적용하면 흐릿해지는 것을 볼 수 있는데, 논문..

왼쪽 이미지는 학습된 모델의 입력으로 넣었을 때 판다로 나오지만, 가운데 이상한 사진을 섞어서 모델에 입력하면 우측과 같이 사람이 보았을땐 여전히 판다지만, 딥러닝의 결과로는 99.3% gibbon이라는 긴팔원숭이가 나옵니다. 위와 같이 원래의 입력에 임의의 노이즈를 추가해 의도적으로 결과를 바꾸는 것을 Adversarial Attack 이라고 하고, 반대로 의도적인 방해에 대응하여 인식에 방해되지 않도록 만드는 것을 Adversarial Defense라고 합니다. 딥러닝을 이용한 학습이 증가하면서, 딥러닝이 얼마나 믿을만한지 혹은 딥러닝이 얼마나 개선할 것이 많은지 에 대한 테스트에 관하여 진행한 논문이 있습니다. 해당 논문은 딥러닝에서 선형 모델로부터 풀어나갑니다. 쉽게, y=Wx 라는 함수를 떠올려..