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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.7
- 수록면
- 281 - 284 (4page)
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본 논문은 CNN (Convolution Neural Networks)의 첫 번째 컨볼루션층(convolution layer)을 RGB-csb(RGB channel separation block)로 대체하여 입력 영상의 RGB 값을 특징 맵에 적용시켜 정확성을 제고시킬 수 있는 선행연구 결과에 추가적으로, 훈련 및 시험 영상 수에 따른 분석을 통하여 정확도 향상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상의 개수가 작을수록 각 학습 간의 정확도 편차가 크게 나타나는 불안정성은 있지만 기존 CNN모델에 비하여 정확도 차이가 증가함을 알 수 있다.
목차
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. RGB-channel separation block
Ⅲ. Training and Testing Images
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
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