📋 영상 압축 복원 모델

프로젝트 소개

이미지의 압축 복원 과정에서 발생하는 데이터 손실을 딥러닝을 통해 줄여서 화질 개선 했습니다.

프로젝트 기간 : 2022.01 ~ 2022.06

프로젝트 인원 : 1명

기술 스택 : Python, Pytorch, Skimage, matplotlib, Tensorboard, Colab 환경

코드 : Github

결과자료 : PPT

🖥 담당업무

1. 3개월간, 이미지의 노이즈와 흐림 제거하는 오토 인코더 모델 구축

• 노이즈 제거 모델은 흑백 이미지 데이터셋 CIFAR10 사용
• 흐림 제거 모델은 삼색 이미지 STL10 데이터셋 사용
• 이미지의 압축률, 배치 크기, 학습 횟수를 조절하여서 화질 지표 PSNR 개선
• 코드 리뷰로 초기에 전체 이미지에 노이즈, 블러를 주입하는 방법을 통해서 모델 학습 시간 1/10(300분 → 30분)으로 단축

2. 3개월간, 영상 압축 수업에 쓰일 프로토타입 모델로 차원 압축 오토인코더 모델 구축

• 삼색 이미지 Kodak 데이터셋의 다양한 가로세로 이미지 10,000개 사용