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저자정보
곽내정 (배재대학교) 신현준 (목원대학교) 양종섭 (KW이노베이션) 송특섭 (목원대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제23권 제7호
발행연도
2020.7
수록면
803 - 811 (9page)

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This paper proposes an image classification algorithm that transforms the number of convolution layers in the residual block of ResNet, CNN"s representative method. The proposed method modified the structure of 34/50 layer of ResNet structure. First, we analyzed the performance of small and many convolution layers for the structure consisting of only shortcut and 3 × 3 convolution layers for 34 and 50 layers. And then the performance was analyzed in the case of small and many cases of convolutional layers for the bottleneck structure of 50 layers. By applying the results, the best classification method in the residual block was applied to construct a 34-layer simple structure and a 50-layer bottleneck image classification model. To evaluate the performance of the proposed image classification model, the results were analyzed by applying to the cifar10 dataset. The proposed 34-layer simple structure and 50-layer bottleneck showed improved performance over the ResNet-110 and Densnet-40 models.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. ResNet
3. 컨블루션 레이어의 증가를 이용한 변형된 잔차블록 및 병목블록 구조
4. 변형된 잔차블록을 이용한 CNN
5. 결론
REFERENCE

참고문헌 (16)

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