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지상엽 (한국기술교육대학교) 김호연 (한국기술교육대학교) 조재수 (한국기술교육대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제24권 제9호
발행연도
2018.9
수록면
793 - 801 (9page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2018.18.0104

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In this paper, we propose an effective estimation method of non-trained categories in an image-classification model based on deep learning. Non-trained categories can be estimated by using confidence calibration and linear interpolation in the image-classification model. Usual image classifiers that use CNNs (convolutional neural networks) estimate the learned image category with the highest degree of similarity in the previously trained image categories. However, the output results of conventional image classifiers that use CNNs are not probability values of the learned image categories. The image-classifier output values are calibrated to the probability value by using confidence calibration instead of only the maximum category value. Then, we can obtain continuous probability estimates through linear interpolation at discrete output values. The confidence calibration and linear interpolation of discrete output values are post-processing steps that produce linearly calibrated probabilities. The proposed method is applied to estimate the rotation angle of a cup-ramen container, demonstrating the effectiveness of the proposed method and the estimation accuracy of the continuous rotation angle.
#classification #non-trained category estimate #supervised learning #confidence calibration #linear interpolation

목차

Abstract
I. 서론
II. 배경연구
III. 컵라면 용기 회전각도 추정 및 문제정의
IV. 제안하는 이미지분류기 모델을 이용한 컵라면 용기 회전각도 추정 방법
V. 실험결과
VI. 결론
REFERENCES

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
J. Principe, L. Gile, N. Morgan, and E. Wilson, “An improved training algorithm for support vector machines,” Proc. 1997 IEEE Workshop Neural Networks Signal Processing VII, New York: IEEE, pp. 276-285, 1997. C. Szegedy, V. Vanhoucke, S. Ioffe, J. Shlens, and Z. Wojna, “Rethinking the Inception architecture for computer vision,” arXiv preprint, 1512.00567, 2015. C. Szegedy, S. Ioffe, and V. Vanhoucke, “Inception-v4, inception-resnet and the impact of residual connections on learning,” CoRR, abs/1602.07261, 2016. J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You only look once: unified, real-time object detection,” Computer Vision and Pattern Recognition, 2016. M. Bojarski, D. Del Testa, D. Dworakowski, B. Firner, B. Flepp, P. Goyal, L. D. Jackel, M. Monfort, U. Muller, J. Zhang, X. Zhang, J. Zhao, and K. Zieba., “End to end learning for self-driving cars,” arXiv preprint arXiv: 1604.07316, 2016.

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