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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 79 - 90 (12page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2024.22.4.79
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클래스 불균형은 분류 모델 성능 저하의 주요한 문제점으로 모델이 소수 클래스에 대한 정보를 충분히 학습하지 못하는데 기인한다. 본 논문은 클래스 불균형 문제를 완화하기 위한 이미지 생성 모델 기반의 두 가지 새로운 방법론을 제안한다. 소수 클래스 이미지를 효과적으로 생성할 수 있는 Diffusion 모델의 클래스와 텍스트 조건부 생성 기법을 활용하였다. 제안한 방법은 기존 데이터 증강 기법 대비 분류 정확도를 평균 1.26, 3.39로 개선하였으며, FID를 21.353, 32.467 만큼 개선하며 기존 데이터 증강 기법보다 효과적인 이미지 생성 성능을 나타내었다. 본 연구는 이미지 분류 및 생성 성능의 향상을 통해 클래스 불균형 문제에 대한 새로운 해결방법을 제안하며 실제 산업 현장에서의 응용 가능성을 제시하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 방법론
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
참고문헌 (0)
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