2023-04-18
org.kosen.entty.User@73bcd0ff
이형태(htlee79)
기계학습에서 월등한 성능을 보이는 대부분의 모델들은 매우 큰 양의 데이타셋을 필요로 한다. 하지만 사람의 큰 노력과 시간이 들어가는 레이블이 된 대용량 데이타셋을 모으는 것은 쉽지 않다. 최근들어 게임 엔진이나 다양한 시뮬레이터를 이용하여 만든 버추얼 영상을 모델 훈련에 사용하고자 하는 시도가 각광을 받는다. 하지만 버추얼 영상은 실제 영상과는 도메인 갭이 있어 이를 적절히 해결하지 않으면 성능 향상을 기대할 수 없다.
이 보고서에서 도메인 갭을 적절히 해결하며 성능을 향상시키는 방법들은 어떤 것이 있는지 소개하고자 한다.
이 보고서에서 도메인 갭을 적절히 해결하며 성능을 향상시키는 방법들은 어떤 것이 있는지 소개하고자 한다.