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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 1,144 - 1,152 (9page)
- DOI
- 10.7840/kics.2022.47.8.1144
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하드웨어 성능의 지속적 발전으로 고성능 PC가 아니더라도 모바일 및 임베디드 단말에서 딥러닝을 활용하는 애플리케이션들이 많이 등장하였다. 하지만 하드웨어 성능의 발전함에도 모바일 및 임베디드 단말에서 파라미터 수가 많은 무거운 모델을 사용하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 임베디드 단말에서 Class Activation Map을 활용해 Weakly Supervised Object Localization을 수행할 때 Class Activation Map에 사용할 네트워크를 임베디드 단말에서 사용할 수 있도록 설계한다. 제안하는 모델인 Light-CAM은 Class Activation Map 네트워크의 계층을 얕게 설계하여 모델의 파라미터 수를 줄이면서 localization 성능 감소를 최소화한다. 실험을 통해 Bird and Dog 데이터 세트에서 여러 모델과 여러 CAM 기법을 사용하여 localization accuracy를 비교했을 때 Light-CAM+BR-AvgCAM 조합이 세 번째로 높은 성능을 보였다. 가장 높은 성능을 보인 VGG16+BR-AvgCAM 조합과 비교하면 localization accuracy는 5.9% 낮지만 파라미터 수는 9.34배가 줄어든 것을 확인할 수 있다. 이는 임베디드 단말과 같이 최소한의 컴퓨팅으로 연산을 하는 단말을 위해 적합한 모델임을 알 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
B. Zhou, A. Khosla, A. Lapedriza, A. Oliva, and A. Torralba, “Learning deep features for discriminative localization,” in Proc. IEEE Conf. CVPR, pp. 2921-2929, 2016. (https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.319)
Y. LeCun, et al., “Gradient-based learning applied to document recognition,” in Proc. IEEE, vol. 86, no. 11, pp. 2278-2324, 1998. (https://doi.org/10.1109/5.726791)
Y. Kim and H. Park, “Background removeaverage class activation map for improving bounding box IoU,” in Proc. Symp. KICS, 350-351, Nov. 2021.
S. Ioffe and C. Szegedy, “Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift,” Int. Conf. Mach. Learn., PMLR, pp. 448-456, 2015.
J. Kim and H. Park, “Limited discriminator GAN using explainable AI model for overfitting problem,” ICT Express, 2022. (https://doi.org/10.1016/j.icte.2021.12.014)
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