Gyeongmin Kim

Improving Detection Performance via R-VAE-Based Synthetic Data Augmentation for Indoor Fire Scenarios

본 논문은 실내 화재와 같은 사고 데이터의 극심한 불균형 및 희소성 문제를 해결하기 위한 효율적인 합성 데이터 생성 및 증강 방법론을 제안한다. 기존 VAE나 GAN, Diffusion 모델과 같이 이미지 전체를 생성하는 방식이 아닌, 실내 CCTV의 배경 불변성(Background Invariance)을 활용하여 배경을 분...