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저자정보
강재용 (한국교통대학교) 김인기 (한국교통대학교) 임현석 (한국교통대학교) 곽정환 (한국교통대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제29권 제2호
발행연도
2021.7
수록면
133 - 135 (3page)

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이 논문의 연구 히스토리 (6)

2021

목조 문화재 영상에서의 변위량 측정을 위한 앙상블 딥러닝 모델
강재용 ,  김인기 ,  임현석 외 1명 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021.07 학술대회자료
객체 중심 증강 기법을 사용한 목조 문화재 영상에서의 변위 감지 모델
강재용 ,  김인기 ,  임현석 외 1명 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021.07 학술대회자료
목조 문화재 영상에서의 크랙을 감지하기 위한 임베딩 유사도 기반 딥러닝 모델
강재용 ,  김인기 ,  임현석 외 1명 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021.07 학술대회자료
심층 특징들의 앙상블을 사용한 목조 문화재 영상에서의 배부름 감지 모델
강재용 ,  김인기 ,  임현석 외 1명 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021.07 학술대회자료
EfficientNet 모델을 사용한 목조 문화재의 크랙 감지
강재용 ,  김인기 ,  임현석 외 1명 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021.07 학술대회자료
EfficientNet 모델을 사용한 목조 문화재의 크랙 감지
강재용 ,  김인기 ,  임현석 외 1명 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021.07 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 목조 문화재 영상에서의 변위 현상 중 하나인 크랙이 발생하는 영역을 감지하기 위한 임베딩 유사도 기반 모델을 제안한다. 우선 변위가 존재하지 않는 정상으로만 구성된 학습 이미지는 사전 학습된 합성 곱 신경망을 통과하여 임베딩 벡터들을 추출한다. 그 이후 임베딩 벡터들을 가지고 정상 클래스에 대한 분포의 파라미터 값을 구한다. 실제 추론 과정에 사용되는 테스트 이미지에 대해서도 마찬가지로 임베딩 벡터를 구한다. 그런 다음 테스트 이미지의 임베딩 벡터와 이전에 구한 정상 클래스 ... 전체 초록 보기
#기계학습(machine learning) #딥러닝(deep learning) #문화재(cultural asset) #변위 측정(displacement detection)

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