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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 1 - 8 (8page)
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본 논문은 저해상도 적외선영상을 사양이 낮은 임베디드 시스템에서 추론 가능하도록 강화된 VGG 스타일과 Global Average Pooling 조합으로 정확도를 증가시키면서 연산량을 최소화하는 딥러닝 컨볼루션 신경망을 이용한 저해상도 적외선 표적 분류 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 OKTAL-SE로 생성한 합성영상 클래스 9개 3,723,328개를 분류하였다. 최초 임베디드 추론 가능하도록 파라메터 수가 최소화된 최대풀링 레이어 기준 입력단 8개와 출력단 8개 조합에 비해 강화된 VGG 스타일을 적용한 입력단 4개와 출력단 16개 필터수 조합을 이용하여 연산량은 약 34% 감소시켰으며, 정확도는 약 2.4% 증가시켜 최종 정확도 96.1%을 획득하였다. 추가로 C 코드로 포팅하여 수행시간을 확인하였으며, 줄어든 연산량 만큼 수행 시간이 약 32% 줄어든 것을 확인할 수 있었다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
D. A. Scribner / 1991 / Infrared focal plane array technology / Proc. IEEE 79(1):66~85
Alex Krizhevsky / 2017 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Communications of the ACM 60(6):84~90
Matthew D. Zeiler / 2014 / Visualizing and Understanding Convolutional Networks / European Conference on Computer Vision :818~833
Karen Simonyan / 2015 / Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition / International Conference on Learning Representations
Christian Szegedy / 2015 / Going Deeper with Convolutions / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
Alex Krizhevsky / 2017 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Communications of the ACM 60(6):84~90
Matthew D. Zeiler / 2014 / Visualizing and Understanding Convolutional Networks / European Conference on Computer Vision :818~833
Karen Simonyan / 2015 / Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition / International Conference on Learning Representations
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