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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 227 - 233 (7page)
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최근 딥러닝 기술의 발달과 함께 신경 네트워크는 컴퓨터 비전에서도 성공을 거두고 있다. 컨볼루션 신경망은 단순한 영상 분류 작업뿐만 아니라 객체 분할 및 검출 등 난이도가 높은 작업에서도 탁월한 성능을 보였다. 그러나 그러한 많은 심층 학습 모델은 지도학습에 기초하고 있으며, 이는 이미지 라벨보다 주석 라벨이 더 많이 필요하다. 특히 semantic segmentation 모델은 훈련을 위해 픽셀 수준의 주석을 필요로 하는데, 이는 매우 중요하다. 이 논문은 이러한 문제를 해결하기 위한 네트워크 훈련을 위해 영상 수준 라벨만 필요한 약지도 semantic segmentation 방법을 제안한다. 기존의 약지도학습 방법은 대상의 특정 영역만 탐지하는 데 한계가 있다. 반면에, 본 논문에서는 우리의 모델이 사물의 더 다른 부분을 인식하도 multi-classifier 심층 학습 아키텍처를 사용한다. 제안된 방법은 VOC 2012 검증 데이터 세트를 사용하여 평가한다.
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O'Shea, Keiron / 2015 / An introduction to convolutional neural networks
Hassan Ramchoun / 2016 / Multilayer Perceptron: Architecture Optimization and Training / International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence 4(1):26~30
Zhou, Bolei / 2016 / Learning deep features for discriminative localization / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition 1:2921~2929
Zhou, Yanzhao / 2018 / Weakly supervised instance segmentation using class peak response / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 1:3791~3800
Neubeck, Alexander / 2006 / Efficient non-maximum suppression / 18th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'06) 3:850~855
Hassan Ramchoun / 2016 / Multilayer Perceptron: Architecture Optimization and Training / International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence 4(1):26~30
Zhou, Bolei / 2016 / Learning deep features for discriminative localization / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition 1:2921~2929
Zhou, Yanzhao / 2018 / Weakly supervised instance segmentation using class peak response / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 1:3791~3800
Neubeck, Alexander / 2006 / Efficient non-maximum suppression / 18th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'06) 3:850~855
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