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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.6
- 수록면
- 1,291 - 1,294 (4page)
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Because of light, image classification using deep-learning is very hard work. Especially when the number of training data is extremely small, the problem is more serious. For this reason, we have studied how to effectively train the limited data by improving quality and quantity of data through preprocessing. Finally, we found two ways to greatly improve the learning performance in a lack of data condition. The first is data augmentation[4, 5] with adjusting the illumination of the image with minimizing harming the feature, and the second is preprocessing using homomorphic filter. For this research, we used tensorflow 0.12.0 and python 2.7 on Ubuntu 14.04
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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