인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
본 논문은 사람의 중기 염색체로 이루어진 디지털 이미지에서 Faster Region-based Convolutional Neural Network(R-CNN) 모델로 염색체 객체를 검출할 때 필요한 경사 하강 최적화기의 성능을 비교한다. Faster R-CNN의 경사 하강 최적화기는 Region Proposal Network(RPN) 모듈과 분류 점수 및 바운딩 박스 예측 블록의 목적 함수를 최소화하기 위해 사용된다. 실험에서는 이러한 네 가지 경사 하강 최적화기의 성능을 비교하였으며 VGG16이 기본 네트워크인 Faster R-CNN 모델은 Adamax 최적화기가 약 52%의 Mean Average Precision(mAP)를 달성하였고 ResNet50이 기본 네트워크인 Faster R-CNN 모델은 Adadelta 최적화기가 약 58%의 mAP를 달성하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-004-000123586
