메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
윤재홍 (중앙대학교) 김희광 (중앙대학교) 박찬영 (중앙대학교) 장준보 (중앙대학교) 이지윤 (중앙대학교) 백준기 (중앙대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,766 - 2,769 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Traditional knowledge distillation methods in object detection face challenges due to feature discrepancies between Teacher and Student networks. Many current approaches rely exclusively on response-based techniques, where the Student network emulates the Teacher"s detection predictions. However, this can inadvertently transfer erroneous predictions from Teacher to Student. To address this, we present a knowledge distillation network that employs the CBAM technique alongside the Teacher network"s features to transfer knowledge to the Student network. Unlike conventional methods that focus solely on the Teacher model"s output predictions, our approach utilizes CBAM to emphasize what and where to focus of the Teacher and Student network, eventually enhancing the Student"s performance. Experiments on the COCO 2017 dataset demonstrate that our method achieves superior results compared to existing techniques.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 네트워크
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0