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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임동진 (NHN다이퀘스트) 김태홍 (한국한의학연구원)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제21권 제8호
발행연도
2021.8
수록면
1 - 9 (9page)

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딥 러닝을 활용한 컴퓨터 비전 연구는 여전히 대규모의 학습 데이터와 컴퓨팅 파워가 필수적이며, 최적의 네트워크 구조를 도출하기 위해 많은 시행착오가 수반된다. 본 연구에서는 네트워크 최적화나 데이터를 보강하는 것과 무관하게 데이터 자체의 특성만을 고려한 CR(Confusion Rate)기반의 유사 이미지 분류 성능 향상 기법을 제안한다. 제안 방법은 유사한 이미지 데이터를 정확히 분류하기 위해 CR을 산출하고 이를 손실 함수의 가중치에 반영함으로서 딥 러닝 모델의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안 방법은 네트워크 최적화 결과와 독립적으로 이미지 분류 성능의 향상을 가져올 수 있으며, 클래스 간의 유사성을 고려해 유사도가 높은 이미지 식별에 적합하다. 제안 방법의 평가결과 HanDB에서는 0.22%, Animal-10N에서는 3.38%의 성능향상을 보였다. 제안한 방법은 다양한 Noisy Labeled 데이터를 활용한 인공지능 연구에 기반이 될 것을 기대한다.
#분류 #딥 러닝 #유사 이미지 #컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 #혼동률 #Classification #Deep Learning #Similar Image #CNN #Confusion Rate

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 데이터
Ⅳ. 제안 방법
Ⅴ. 실험 결과 및 분석
Ⅵ. 결론 및 고찰
참고문헌

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