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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 653 - 656 (4page)
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In order to increase the recycling rate of pack-type paper wastes, it is important to classify them into general and the inner coated sterilized type. Existing waste separation and collection systems cannot distinguish between these two types. This paper proposes a system classifying pack-type paper waste into general or sterilization type utilizing CNN(Convolutional Neural Network). Our neural network based on VGG16 is trained by transfer learning and its model size is reduced using "pruning" and "weight clustering" for use in embedded systems. As a result, the accuracy is measured at 99.8%. While the accuracy maintains, pruning and weight clustering is confirmed to reduce the model size upto 1/3 and 1/14 of the original model size, respectively.
목차
Abstract
I. 서론
II. 제안 시스템
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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