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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.9
- 수록면
- 67 - 76 (10page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2020.57.9.67
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최근 Kaggle에서는 벵골어 인식을 위한 새로운 데이터 셋이 공개되었고 Bengali.AI라는 국제적인 대회가 열렸다. 본 연구에서는 Bengali.AI 대회에 참가하여 달성한 결과에 대해 공유하고자 한다. 벵골어 문자는 다른 언어에 비해 구조가 복잡하기 때문에 다른 언어의 인식보다 벵골어 문자에 대한 인식이 더 어렵다. 벵골 수기 데이터 셋에 대한 인식 알고리즘을 개발하기 위해서는 주어진 수기 벵골 영상에서 그래핌 루트(Grapheme root), 모음 디아크리틱스(Vowel diacritic), 자음 디아크리틱스(Consonant diacritic) 세 가지 성분을 개별적으로 분류해야 했다. 본 연구에서는 이러한 벵골 수기 데이터 세트에 대해 세 개의 출력을 갖는 branch를 갖는 모델을 기반으로 GhostNet, EfficientNet, SENet 등 세 가지 backbone 아키텍처를 이용하여 인식을 수행하였다. 나아가 Mixup, Cutout, Cutmix, GridMask 등 4가지 데이터 증강 방법에 대해 비교 분석하여 인식률 향상을 꾀하였다. 결론적으로 우리는 GridMask 데이터 증강 기법을 사용한 EfficientNet-B5 1개, SE-ResNeXt-50 2개를 이용한 앙상블 네트워크를 기반으로 93.74%의 최고 정확도를 달성하였으며, 이 결과는 Kaggle 벵갈리 대회에 참가하는 2,059개 팀 중 상위 3.1%에 해당한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 분석
Ⅲ. 제안 기법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
REFERENCES
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