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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김윤형 (Korea Advanced Institute of Science and Technology) 정찬호 (Hanbat National University) 김창익 (Korea Advanced Institute of Science and Technology)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제44권 제7호
발행연도
2019.7
수록면
1,299 - 1,302 (4page)
DOI
10.7840/kics.2019.44.7.1299

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본 논문에서는 영상 리사이징이 심층 신경망 기반 영상 분류기의 성능에 미치는 영향을 분석 및 고찰한다. 고정된 크기의 영상을 입력으로 받아들이는 심층신경망 기반 영상 분류기를 사용하기 위해서는 입력 영상을 리사이징하는 작업이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 5종의 영상 리사이징 기법을 이용하여, 각각의 리사이징 기법이 영상 분류 성능에 미치는 영향을 실험적으로 비교 및 분석한다. 정량적 비교 평가를 위해 ImageNet 영상 데이터셋으로 학습된 5종의 영상 분류기를 활용하여 Top-5, Top-1 정확도를 측정하였다. 본 논문에서 제시한 정량적 분석 결과는 심층 신경망 기반 영상 분류기 활용에 관심이 있는 연구자 및 개발자들에게 유용한 벤치마크가 될 것으로 예상된다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 실험 방법
Ⅲ. 실험 결과 및 분석
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (7)

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