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Fisheye Augmentation 적용 방법에 대한 고찰
공동작성자
Fisheye Augmentation 을 적용하고 그레이스케일 이미지의 픽셀 값을 가장 가까운 레이블로 매핑하는 기능을 포함하는 Python code입니다. 주어진 train, validation 폴더의 모든 이미지에 대해 이 작업을 수행했습니다.
source image 로부터 fisheye로 augmented된 output을 구한 이후, 해당 output으로 경계면을 cv.contour 등의 함수를 활용해 구합니다. 이후 해당 경계면을 마스킹하여 액자 틀을 생성하고 이를 덮어씌우는 작업을 수행했씁니다.
최종적으로는 domain adaptation 중 SePiCo ( [TPAMI 2023] Official Implementation of SePiCo: Semantic-Guided Pixel Contrast for Domain Adaptive Semantic Segmentation https://arxiv.org/abs/2204.08808)를 활용해서 adaptation model을 구현했습니다.
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