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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
배지훈 (전남대학교) 김진영 (전남대학교) 이주환 (전남대학교 ICT 융합시스템공학과) 유광현 (전남대학교) 권경주 ((주)리눅스아이티)
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제12권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
9 - 16 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

그래프 트랜스포머 기반 농가 사과 품질 이미지의 그래프 표현 학습 연구
배지훈 ,  김진영 ,  이주환 외 2명 스마트미디어저널 2023.02 학술저널

2022

그래프 트랜스포머 기반 사과 품질 판별 연구
배지훈 ,  이주환 ,  당탄부 외 2명 대한전자공학회 학술대회 2022.11 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 농가의 사과 품질 선별 작업에서 인적자원의 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망(CNN) 기반 시스템이 개발되고 있다. 그러나 합성곱 신경망은 동일한 크기의 이미지만을 입력받기 때문에 샘플링 등의 전처리 과정이 요구될 수 있으며, 과도 샘플링의 경우 화질 저하, 블러링 등 원본 이미지의 정보손실 문제가 발생한다. 본 논문에서는 위 문제를 최소화하기 위하여, 원본 이미지의 패치 기반 그래프를 생성하고 그래프 트랜스포머 모델의 랜덤워크 기반 위치 인코딩 방법을 제안한다. 위 방법은 랜덤워크 알고리즘 기반 위치정보가 없는 패치들의 위치 임베딩 정보를 지속적으로 학습하고, 기존 그래프 트랜스포머의 자가 주의집중 기법을 통해 유익한 노드정보들을 집계함으로써 최적의 그래프 구조를 찾는다. 따라서 무작위 노드 순서의 새로운 그래프 구조와 이미지의 객체 위치에 따른 임의의 그래프 구조에서도 강건한 성질을 가지며, 좋은 성능을 보여준다. 5가지 사과 품질 데이터셋으로 실험하였을 때, 다른 GNN 모델보다 최소 1.3%에서 최대 4.7%의 학습 정확도가 높았으며, ResNet18 모델의 23.52M보다 약 15% 적은 3.59M의 파라미터 수를 보유하여 연산량 절감에 따른 빠른 추론 속도를 보이며 그 효과를 증명한다.
#딥 러닝 #그래프 표현 학습 #사과 품질 분류 #랜덤워크 위치 인코딩 #Deep learning #Graph representation learning #Apple Quality Classification #Randomwalk positional encoding

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