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.
Inception 모듈 기반의 경량화된 한자 필기체 인식 모델 개발 Building Light-weight Convolutional Neural Networks for Handwritten Chinese Character Recognition Based on Inception modules
논문 기본 정보
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2020 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 1,563 - 1,565 (3page)
피인용 0
Inception 모듈 기반의 경량화된 한자 필기체 인식 모델 개발
초록·키워드
심층 컨볼루션 신경망(CNN)을 사용한 이미지 인식 연구는 활발히 진행 중에 있다. 그 중에서도 언어 필기체 인식에 대한 정확도 향상에 많은 연구가 진행되었는데, 이 논문에서는 2014년 이미지 인식 대회(ILSVRC 14)에서 좋은 성적을 거둔 GoogLeNet에서 처음 제시된 Inception 모듈을 기반으로 구축한 깊은 컨볼루션 신경망을 한자 필기체 인식(HCCR) 문제에 적용하고, 이를 경량화하여 모바일 서비스에 적 ... 전체 초록 보기
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
