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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.6
- 수록면
- 56 - 61 (6page)
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이 논문에서는 성능 사전점검 법을 제안하여 인공신경망을 이용한 삼차원 형상복원 시스템에서 물체마다 적합한 학습률 파라미터를 효과적으로 찾는다. 이 방법은 일부의 픽셀들에서 구한 기준 깊이 값과 인공신경망을 이용해 구한 깊이 값들 사이의 성능을 사전에 점검하는 방식으로 해당 물체에 적합한 학습률을 빠르고 정확하게 정한다. 이 알고리즘은 여러 개의 물체에서 실험이 진행되었으며, 실험을 통해 물체에 따라 적합한 학습률을 효과적으로 선택한다는 것을 증명하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 인공신경망을 이용한 SFF 기술
Ⅲ. 성능 사전점검 법을 이용한 파라미터 설정
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
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