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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김정훈 (동국대학교) 유제광 (동국대학교) 박성식 (동국대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제18권 제1호
발행연도
2023.3
수록면
122 - 126 (5page)
DOI
10.7746/jkros.2023.18.1.122

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An unexpected occlusion in a real life, not in a laboratory, can be more fatal to neural networks than expected. In addition, it is virtually impossible to create a network that learns all the environmental changes as well as occlusions. Therefore, we propose an alternative approach in which the architecture and number of parameters remain unchanged while adapting to occlusion circumstances. Learning method with the term Conversion Learning classifies them more robustly by converting the weights from various occlusion situations. The experiments on MNIST dataset showed a 3.07 [%p] performance improvement over the baseline CNN model in a situation where most objects are occluded and unknowing what occlusion will appear in advance. The experimental results suggest that Conversion Learning is an efficient method to respond to environmental changes such as occluded images.

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

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