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저자정보
문현철 (한국전자기술연구원) 김명균 (한국전자기술연구원) 정진우 (한국전자기술연구원) 김성제 (한국전자기술연구원)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2023 학술대회 발표 논문집
발행연도
2023.2
수록면
905 - 908 (4page)

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CNN 의 등장으로 단일 이미지 초해상도 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있으나, 성능이 높아짐에 따라 모델의 복잡도가 크게 증가하였다. 이에 모바일 및 엣지 디바이스 같은 저전력 디바이스에 인공신경망 모델이 추론되기 위해서는 모델의 경량화의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 초해상도 모델 중 하나인 EDSR(Enhanced Deep Residual Network)에 특징 영역에서의 대조 손실기반 지식 증류를 적용한 모델 경량화 기법을 제안한다. 실험 결과 제안한 지식 증류 기법이 기존의 다른 특징 영역에서의 지식 증류 기법보다 성능이 향상되는 것을 확인하였다.
#CNN #단일영상초해상도 #지식증류 #대조손실

목차

요약문
1. 서론
2. 기존 연구
3. 제안 기법
4. 실험 결과
참고문헌

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