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저자정보
이종민 (중앙대학교) 정승진 (중앙대학교) 임형준 (중앙대학교) 최종원 (중앙대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
2,850 - 2,853 (4page)

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딥러닝이 발전함에 따라, 필요한 데이터의 복잡도와 수량은 급격하게 늘어났다. 이를 해결하기 위해 현장에서 사용되는 데이터 세트가 아닌 시뮬레이션 이미지 데이터 세트를 사용하는데, 의미 있는 표현을 학습하기에 어려움이 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 비지도 도메인 적응 (Unsupervised Domain Adaptation)이 사용되었지만, 이전 모델은 성능의 향상에만 집중했을 뿐 네트워크의 최적화에 신경 쓰지 않았다. 이 문제를 해결하기 위해 UDA 방식과 네트워크 압축을 통합하여 압축된 계산을 통해 실제 이미지에 적합한 딥러닝 모델을 얻을 수 있다. 실제 영역에서 통합 프레임워크의 효율성을 검증하는 VISDA-2017 벤치마크 데이터 세트를 사용하여 실험을 수행한다.
#딥러닝 (Deep Learning) #도메인 적응 (Domain Adaptation) #네트워크 압축 (Network Compression)

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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