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MISSING IMAGE DATA IMPUTATION METHOD USING NEURAL NETWORK AND APPARATUS THEREFOR

机译:基于神经网络和装置的缺失图像数据归因方法

摘要

Disclosed are a missing image data imputation method using a neural network and an apparatus therefor. The missing image data imputation method according to an embodiment of the present invention comprises the steps of: receiving input image data for at least two domains among preset multiple domains; and reconstructing missing image data of a preset target domain by using a neural network that receives the input image data for at least two domains, wherein the neural network may be trained by combining real image data with fake image data of a first target domain, which is generated using input real image data for at least two of the multiple domains, and by using a multi-cycle consistency loss in which the real image data and an image reconstructed using the input combined image data must be similar to each other.
机译:公开了一种使用神经网络的缺失图像数据插补方法及其设备。根据本发明实施例的丢失图像数据插补方法包括以下步骤:接收针对预设多个域中的至少两个域的输入图像数据;以及通过使用接收至少两个域的输入图像数据的神经网络,重建预设目标域的缺失图像数据,其中,可以通过将真实图像数据与第一目标域的伪图像数据相结合来训练神经网络,使用针对多个域中的至少两个域的输入真实图像数据,以及通过使用多周期一致性损失来生成“幅”,其中真实图像数据和使用输入组合图像数据重建的图像必须彼此相似。

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