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이현규 (광운대학교) 장석모 (삼성전자) 김인주 (삼성전자) 명지수 (광운대학교) 노태엽 (광운대학교) 최영석 (광운대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
1,131 - 1,134 (4page)

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Nowadays, in the tennis industry, the neural network-based motion classification model has shown compelling outcomes. However, such models have limitations in real tennis industrial environments with low computing resources. To solve this problem, we collect a large amount of tennis motion dataset and propose a lightweight neural network to enhance the tennis motion classification performance. Experimental results demonstrate that the proposed method not only improves the tennis motion classification performance but also reduces the computational cost.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 연구 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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