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논문 기본 정보

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저자정보
Md Foysal Haque (Dong-A University) Hye-Youn Lim (Dong-A University) Dae-Seong Kang (Dong-A University)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2019년도 하계공동학술대회 및 대학생논문경진대회 [2개 학회 공동개최]
발행연도
2019.6
수록면
66 - 69 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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최근에 심층 컨볼루션 뉴럴 네트워크는 객체를 검출하고 분류하는데 있어서 상당한 성능을 지니고 있습니다. 레이어의 복잡성을 감소시키기 위해 향상된 네트워크 구조를 기반으로 한 연구가 많이 이루어지고 있습니다. 본 논문에서는 검출 정확도를 높이기 위해 향상된 변형 컨벌루션 뉴럴 네트워크를 제안합니다. 제안하는 방법은 공간적 특징 국소화를 사용하여 특징맵들을 분류하고 추출하기 위해 증가된 학습 모듈을 사용합니다. 여기서 네트워크는 객체 검출을 위해 최신 성능의 네트워크를 수행하는 향상된 일반화 방법으로 구성되어 있습니다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Algorithm
Ⅲ. Algorithm
Ⅳ. Experiments & Results
Ⅴ. Conclusions
References

참고문헌 (0)

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