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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.7
- 수록면
- 391 - 399 (9page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2023.28.4.391
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최근 학습을 위한 레이블링 비용을 줄이기 위해 약 지도학습 기반의 인공지능 기술들이 많은 관심을 받고 있다. 특히, 약 지도학습 기반 객체 로컬라이제이션은 학습 단계에서 객체 위치정보 없이 학습하지만, 추론 단계에서 위치를 추정할 수 있어서 더욱 많은 관심을 받고 있다. 이는 웹에서 손쉽게 가져온 영상들로 학습할 수 있어 더욱 많은 관심을 받고 있다. 하지만 약 지도학습 기반으로 객체 로컬라이제이션을 학습하면, 영상 단위의 클래스 레이블만 사용하기에 객체의 특징적인 영역만 현지화하는 한계가 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 클래스별 평균 전경 맵을 활용한 학습 방법을 제안하며 이를 활용하면 로컬라이제이션 정확도를 높일 수 있음을 보인다. 또한, 기존의 클래스 활성화 맵을 정규화하는 방법을 개선하여 추가로 정확도를 개선할 수 있음을 보인다. 실험은 약 지도학습 기반 로컬라이제이션에서 주로 사용되는 CUB200 데이터 세트와 ImageNet 데이터 세트를 사용하여 제안하는 방법의 효율성을 검증하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험 및 결과 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
B. Zhou, A. Khosla, A. Lapedriza, A. Oliva and A. Torralba, “Learning Deep Features for Discriminative Localization,” 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Las Vegas, NV, USA, pp. 2921-2929, 2016. doi: https://doi.org/10.
K. Singh and Y. J. Lee, “Hide-and-Seek: Forcing a Network to be Meticulous for Weakly-Supervised Object and Action Localization,” 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), Venice, Italy, pp. 3544-3553, 2017. doi: https://doi.org/10.110
J. Wei, Q. Wang, Z. Li, S. Wang, S. K. Zhou and S. Cui, “Shallow Feature Matters for Weakly Supervised Object Localization,” 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Nashville, TN, USA, pp. 5989-5997, 2021. doi: https://
J. Kim, J. Choe, S. Yun and N. Kwak, “Normalization Matters in Weakly Supervised Object Localization,” 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), Montreal, QC, Canada, pp. 3407-3416, 2021. doi: https://doi.org/10.1109/ICCV48922.2021
X. Zhang, Y. Wei, and Y. Yang. “Inter-Image Communication for Weakly Supervised Localization”. Proceedings of the European Conference on Computer Vision, Glasgow, UK, August 23–28, pp. 271-287, 2020. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-58529-7_17
K. Singh and Y. J. Lee, “Hide-and-Seek: Forcing a Network to be Meticulous for Weakly-Supervised Object and Action Localization,” 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), Venice, Italy, pp. 3544-3553, 2017. doi: https://doi.org/10.110
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