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저자정보
김태훈 (아주대학교) 황원준 (아주대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2020 하계학술대회
발행연도
2020.7
수록면
610 - 613 (4page)

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기존에 지도학습 방법은 성능은 좋지만, 학습할 때 비디오 데이터와 정답 라벨이 있어야 한다. 그러나 이러한 데이터의 라벨을 수동으로 붙여줘야 하는 문제점과 그에 필요한 시간과 돈이 크다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 다양한 방법 중 자기지도학습(Self-Supervised Learning) 중 하나인 회전 방법을 비디오 데이터에 적용하여 학습하는 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 두가지 방법을 제안한다. 먼저 기존의 비디오 데이터를 입력으로 받으면 단순히 비디오 자체를 회전시키는 것이 아닌 입력으로 들어온 비디오의 각각 프레임이 시간이 지나면서 일정한 속도로 회전을 시킨다. 이때의 회전은 총 네 가지 각도[0, 90, 180, 270]를 분류하도록 하는 방법론이다. 두 번째로 비디오의 프레임이 시간이 지나면서 변할 때 프레임 별로 고정된 각도로 회전시키는데 이때 회전하는 속도 네 가지 [1x, 0.5x, 0.25x, 0.125]를 분류하도록 하는 방법론이다. 이와 같은 제안하는 pretext task들을 통해 네트워크를 학습한 뒤, 학습된 모델을 fine tune 시켜 비디오 분류에 대한 실험을 수행 및 결과를 도출하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 자기 지도학습 방법
3. 실험 설계 및 방법
4. 실험 결과
5. 결론
참고 문헌

참고문헌 (0)

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