Mixing Augmentation과 UNet을 활용한 상표 이미지 군집화 및 거리기반 유사성 측정

Q: 이 논문에서 정의한 mixing augmentation이란 무엇인가?

mixing augmentation은 이미지 데이터 증강 기법 중 하나로, 두 개 이미지의 픽셀값을 가중 평균하여 하나의 이미지처럼 생성하는 mixup 방식과 이미지 일부를 잘라내어 다른 이미지에 붙이는 cutmix 방식을 포함한다. 이는 상표 이미지처럼 단일 데이터의 학습 및 평가를 위해 원형을 최대한 보존하며 데이터를 증강하는 데 활용된다.

Q: 상표 이미지 군집화 및 유사성 측정 모델의 핵심 원리는 무엇인가?

연구 결과, UNet 모델로 원본 이미지 복원 학습을 통해 이미지 특징을 추출하고, 잠재 벡터 공간에서 triplet margin loss를 활용하여 기준 이미지와 긍정 이미지는 가깝게, 부정 이미지는 멀리 배치되도록 학습한다. 이를 통해 상표 이미지마다 하나의 군집을 형성하며 거리 기반 유사성을 측정한다.

황태욱; 허인범; 정다혜; 정상근

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 황태욱 (충남대학교) 허인범 (충남대학교) 정다혜 (충남대학교) 정상근 (충남대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.12

수록면: 698 - 700 (3page)

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본 연구는 상표 이미지 표절 자동 심사를 위한 데이터가 부족한 상황에서, 생성기법을 활용한 딥러닝 기반의 클러 스터링 모델 학습 및 거리기반 유사성 판단 방법을 제안한다. 상표 이미지는 단일 데이터이므로, 학습 및 평가를 위 해서 mixing augmentation을 통한 데이터 증강을 수행한다. UNet 모델로 원본이미지 복원 학습을 통해 이미지의 특징을 추출하고, 잠재 벡터공간 상에서 ... 전체 초록 보기

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