학술논문
2D+Gan: Generating 2D+ Images using GAN-based a Depth map and an Image Segmentation Estimation
이용수 18
- 영문명
- 2D+ Gan: GAN 기반 깊이 맵과 이미지 영역 분할을 사용하여 2D+ 이미지 생성
- 발행기관
- 한국컴퓨터게임학회
- 저자명
- 오준영(Jun Young OH) 민경하(Kyung Ha MIN) 양희경(Hee Kyung YANG)
- 간행물 정보
- 『한국컴퓨터게임학회논문지』제34권 3호, 55~63쪽, 전체 9쪽
- 주제분류
- 공학 > 컴퓨터학
- 파일형태
- 발행일자
- 2021.09.30
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국문 초록
2D 퍼즐은 인기있는 보드게임이다. 2D 퍼즐을 완성하는 기술은 많이 연구되었다. 하지만 2D만으로는 대상을 효과적으로 표현하기 어렵다는 한계가 있다. 본 연구에서는 영상으로부터 높이를 가진 2D+ 레고 퍼즐을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 본 연구에서는 영상의 높이 맵과 분할 맵의 정보를 활용한다. 우리는 2D+ 퍼즐에 적용하기위해 다양한 대상의 높이 및 영역 정보를 적절하게 처리해야한다. 이러한 이유로, 우리는 깊이 맵과 분할영역 맵을 추출하기 위해 모델에 심층 학습 모델을 적용한다. 높이 맵을 추출하기 위해 우리는 CelebAMask-HQ dataset으로 학습한 BiseNet을 채택했다. 그리고 분할 맵을 얻기 위해 NYU Depth V2 dataset으로 학습한 DenseDepth를 사용했다. 입력 영상에 대해서 저해상도 영상 및 높이 맵과 분할 맵을 추출하고, 저해상도 영상을 레고 브릭의 색 팔레트를 적용한 영상에 대해서 높이 맵과 분할 맵 정보를 적용해서 높이를 가진 2D+ 픽셀 아트 영상을 생성한다. 그리고, 이 픽셀 아트 영상에 대해서 같은 높이와 같은 색을 가진 픽셀들에 대해서 최대한 큰 브릭을 적용하는 그리디 알고리즘을 적용해서 2D+ 레고 퍼즐을 완성한다. 본 연구에서는 다양한 초상화를 대상으로 2D+ 레고 퍼즐을 완성하는 예를 제시하였으며, 그 중 하나를 직접 제작하여 그 결과를 제시한다.
영문 초록
2D puzzles are popular board games. The technique of completing a 2D puzzle has been studied a lot. However, there is a limitation in that it is difficult to effectively express objects only with 2D. We present a 2D+ Lego puzzle generation algorithm that converts an input image into a 2D Lego puzzle with several bricks that represent heights. We employ a depth map estimation scheme and a semantic segmentation scheme for our purpose. We need to properly process the depth and segmentation information of various objects to apply to the 2D+ puzzle. For this reason, we apply deep learning models to the model to extract a depth map and a segmentation map. To extract the segmentation map, we adopted BiseNet learned with CelebAMask-HQ dataset. And DenseDepth learned with NYU Depth V2 dataset was used to obtain the depth map. We downsample the input image to a low-resolutional image and arrange the color information of the image according to the color palette of the allowable Lego bricks. We build a 2D+ pixel art image by corporating the low-resolutional images with the depth map and segmentation map. 2D+ lego puzzle is constructed from this 2D+ pixel art image by applying a greedy algorithm that seeks a largest Lego brick that can fit the candidate space.
목차
1. Introduction
2. Related Works
3. Research Overview
4. Method
5. Implementation and Results
6. Result
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- 2D+Gan: Generating 2D+ Images using GAN-based a Depth map and an Image Segmentation Estimation
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참고문헌
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