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저자정보
신정희 (군산대학교) 김도현 (군산대학교) 손창환 (군산대학교) 홍서연 (국립식량과학원)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
544 - 548 (5page)

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최근 비전 트랜스포머 모델이 이미지 분류기의 대표적인 모델로 자리매김 하고 있지만 객체의 크기가 작거나 배경이 복잡할 때 정확도가 저하되는 경향이 있다. 이를 해결하기 위해, 관심 영역 비전 트랜스포머가 개발되었지만 거대한 이미지 데이터셋에 대한 영상 분할 라벨링 작업이 요구된다. 그리고 영상 분할 맵은 이진화된 값으로 표현되기 때문에 정보량이 부족한 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 영상 분할 맵 대신에 클래스 활성화 맵을 사용하여 관심 영역 비전 트랜스포머를 개선하는 방법을 제시하고자 한다. 실험 결과를 통해, 제안한 클래스 활성화 맵 기반의 관심 영역 비전 트랜스포머가 해충 및 과수화상병 분류에서 기존의 최첨단 분류모델보다 더 우수한 정확도를 획득할 수 있었다.
#Vision Transformer #Cross Attention #Class Activation Map

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 CAM 기반 크로스 어텐션 멀티스케일 비전 트랜스포머
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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