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학술저널
저자정보
김종식 (동아대학교) 강대성 (동아대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제12호(JKIIT, Vol.20, No.12)
발행연도
2022.12
수록면
123 - 134 (12page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.12.123

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현재의 준지도 학습 방식은 적은 양의 정답라벨(Labeled data)을 이용하여 정답이 없는 라벨(Unlabeled data)을 증강한 후 예측된 라벨에 대해서 Mixup 등의 방식을 활용하여 정답이 없는 라벨의 손실을 최소화하는 방식으로 인식률을 개선해왔다. 본 논문에서는 화재와 같이 정답라벨 수집이 제한된 경우에 정답라벨의 분포가 전체를 커버하지 못할 수도 있기 때문에 Fine-tuning 방식을 이용하여 화재 자동 데이터 생성 및 인식률 개선을 위한 방법을 제안한다. 인식률 개선을 위해서 F-guessed 방식과 중복적 라벨링 방식을 채용하여 학습데이터 결과와 예측 결과값이 유사하도록 데이터를 처리하였다. 그 결과 초기 대비 자동 데이터 생성은 5,565개에서 35,322개로 약 6.3배 정도 증가하였으며, mAP@0.5는 65.9%에서 82.5%로 약 16.6% 정도의 개선된 결과를 얻었다.
#semi-supervised learning #deep learning #fine-tuning #pseudo labeling

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 이론
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 방법 및 결과
Ⅴ. 결론
References

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