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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이준호 (Mando Corporation) 장혁준 (Kookmin University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제23권 제4호
발행연도
2019.12
수록면
187 - 193 (7page)

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본 논문은 CNN (Convolutional Neural Network)와 2D Lidar 센서에서 획득한 위치 데이터를 이용하여 이미지를 분류하는 방법을 제시한다. Lidar 센서는 데이터 정확도, 형상 왜곡 및 광 변화에 대한 강인성 측면에서의 이점으로 인해 무인 장치에 널리 사용되어 왔다. CNN 알고리즘은 하나 이상의 컨볼루션 및 풀링 레이어로 구성되며 이미지 분류에 만족스러운 성능을 보여 왔다. 본 논문에서는 학습 방법에 따라 다른 유형의 CNN 아키텍처들인 Gradient Descent (GD) 및 Levenbergarquardt(LM)를 구현하였다. LM 방법에는 학습 파라메터를 업데이트하는 요소 중 하나인 Hessian 행렬 근사 빈도에 따라 두 가지 유형이 있다. LM 알고리즘의 시뮬레이션 결과는 GD 알고리즘보다 이미지 데이터의 분류 성능이 우수하였다. 또한 Hessian 행렬 근사가 더 빈번한 LM 알고리즘은 다른 유형의 LM 알고리즘보다 작은 오류를 보여주었다.
#Deep learning #deep learning neural network #convolutional neural network #object detection #image classification

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Y. LeCun / 1989 / Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition / Neural Computation 1(4):541~551 Crossref Y. Lecun / 1998 / Gradient-based learning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE 86(11):2278~2324 Crossref 박은수 / 2017 / MSERs와 CNN 기반의 실시간 교통표지판 인식 / 제어.로봇.시스템학회 논문지 23(6):488~495 dbpia 이우영 / 2017 / CNN 기반 신발갑피 패턴인식 및 점착제 도포를 위한 경로점 생성 / 제어.로봇.시스템학회 논문지 23(9):725~731 dbpia 김대훈 / 2017 / CNN 과 전이 학습을 이용한 다차선 검출 / 제어.로봇.시스템학회 논문지 23(9):718~724 dbpia

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