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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.11
- 수록면
- 516 - 519 (4page)
이용수
초록· 키워드
최근 영상 dataset을 이용하여 network를 학습시키는 연구가 활발히 진행되면서 영상 dataset 구축의 중요성이 증가하고 있다. 이에 학습에 필요한 dataset의 수가 부족한 경우에는 기존 dataset을 자르거나 회전시키는 등의 방법을 통해 인위적으로 dataset의 수를 늘리는 data augmentation 기법을 적용한다. 본 논문에서는 Wasserstein generative adversarial network 기술을 활용하여 생성한 영상을 통해 dataset의 수를 증가시키는 data augmentation 기법을 제안한다. 실험결과에서 보여주듯이, 제안하는 방법을 통하여 학습에 사용하는 입력 영상의 수를 증가시켜 네트워크를 학습시킬 경우, 기존의 dataset만을 사용하여 학습시킬 때 보다 성능이 오르는 것을 볼 수 있다.
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목차
- Abstract
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 본론
- Ⅲ. 실험
- Ⅳ. 결과
- 참고문헌
참고문헌
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-569-001592480
