CNN에서 훈련 및 시험 영상 수에 따른 정확도 분석

Q: 이 논문에서 정의한 RGB-csb(RGB channel separation block)란 무엇인가?

RGB-csb는 CNN의 첫 번째 컨벌루션층을 대체하는 블록으로, 입력 영상의 RGB 3색 정보를 특징 맵에 더하여 영상의 특징을 더욱 강조한다. 이는 CL(Convolution Layer), SUM, CR(Channel Reduction)로 구성된 사이클을 R, G, B 값에 따라 3번 진행하여 최종적으로 3개의 채널을 갖는 결과물을 생성한다.

Q: RGB-csb를 적용한 CNN 모델의 정확도는 훈련 영상 수에 따라 어떻게 변화하는가?

연구 결과, 훈련 및 시험 영상 개수가 적을수록 RGB-csb 모델이 기존 CNN 모델보다 약 2.3% 높은 정확도를 보이지만, 정확도의 편차는 크게 나타난다. 반대로 영상 개수가 많아질수록 기존 CNN과의 평균 정확도 차이는 약 1%로 줄어들며, 각 학습 결과의 정확도 편차는 감소하는 로그함수 상관관계를 나타낸다.

공준배; 황태희; 장민석; 이연식

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 공준배 (국립군산대학교) 황태희 (국립군산대학교) 장민석 (국립군산대학교) 이연식 (국립군산대학교)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2019년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제27권 제2호

발행연도: 2019.7

수록면: 281 - 284 (4page)

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본 논문은 CNN (Convolution Neural Networks)의 첫 번째 컨볼루션층(convolution layer)을 RGB-csb(RGB channel separation block)로 대체하여 입력 영상의 RGB 값을 특징 맵에 적용시켜 정확성을 제고시킬 수 있는 선행연구 결과에 추가적으로, 훈련 및 시험 영상 수에 따른 분석을 통하여 정확도 향상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상의 개수가 작을수록 각 학습 간의 정확도 편차가 크게 나타나는 불안정성은 있지만 기존 CNN모델에 비하여 정확도 차이가 증가함을 알 수 있다.

#CNN(Convolution Neural Networks) #정확도(accuracy) #RGB채널(RGB channel)

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