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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
윤석준 (서울대학교) 조남익 (서울대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회
발행연도
2024.6
수록면
1,093 - 1,096 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2024

BIT_NeXt 모델을 이용한 장면 변화 탐지 기법 성능 평가
윤석준 ,  조남익 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2024.06 학술대회자료

2023

장면 변화 탐지를 위한 BIT-ViG 모델의 평가
윤석준 ,  조남익 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2023.06 학술대회자료

초록· 키워드

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장면 변화 탐지는 다른 시간대에 촬영된 bitemporal 이미지 간의 차이를 파악하는 컴퓨터 비전 task로, 자연 환경의 모니터링, 원격 감시, 보안 시스템 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 과거에는 사람이 직접 feature를 설정해야 했으나, 최근에는 심층 신경망(DNN)을 활용하여 정확도를 높이는 방향으로 연구가 진행되고 있다. 기존의 ResNet에 비해 강화된 레이어 정규화 및 depth-wise separable 합성곱(CNN)을 적용한 ConvNeXt는 더 광범위한 수용 영역(receptive field)과 향상된 정보 처리 능력을 제공하며, 다양한 모델과 함께 사용할 수 있는 유연성을 갖고 있다. 본 논문에서는 BIT 기반의 모델에 ConvNeXt를 적용한 BIT_NeXt를 제안하고, 장면 변화 탐지에 맞는 합성 손실 함수를 토대로 모델을 학습하여 제안하는 모델의 장면 변화 탐지 성능을 정량적, 정성적으로 비교 평가해보고자 한다.

목차

요약
1. 서론
2. 제안하는 모델 기법
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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