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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
홍용희 (LIG넥스원) 진상훈 (LIG넥스원) 구영모 (LIG넥스원) 지호진 (LIG넥스원)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제60권 제7호(통권 제548호)
발행연도
2023.7
수록면
13 - 19 (7page)
DOI
10.5573/ieie.2023.60.7.13

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본 논문은 저해상도 적외선 영상 환경에서 추가 획득 가능한 상대 거리와 상대 고각을 메타 데이터로 활용하여 영상 컨볼루션 신경망 연산량을 기존과 유사하게 유지하며 분류 정확도를 향상 가능함을 확인하였다. 기존 강화된 VGG 스타일과 Global Average Pooling 조합으로 연산량 대비 높은 분류 정확도를 얻은 모델을 기준으로 메타 데이터를 영상 신경망과 융합한 후 1x1 컨볼루션 레이어와 Global Average Pooling 레이어를 거쳐 최종 출력되도록 신경망을 구성하였다. 메타 데이터를 완전 연결 신경망으로 간접 융합하여 학습 분류 정확도 0.51% 향상되어 96.36%를 달성하였으며, 메타 데이터를 직접 융합 후 활성함수를 Leaky ReLU로 변경하여 동일한 연산량을 유지하면서 학습 분류 정확도 0.49% 향상되어 96.34%를 달성하여 기존 저해상도 적외선 영상컨볼루션 신경망에 메타 데이터를 융합하여 분류 정확도 향상이 가능함을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (15)

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