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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 986 - 991 (6page)
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In a recent computer vision society, there has been an incredible improvement in the performance of image classification tasks along with the development of deep learning technology. In the medical field, these classification techniques have been widely exploited to detect and diagnose several kinds of diseases. In this paper, we propose a method for detecting Pneumonia, leveraging privileged information which is predetermined by humans in order to provide a beneficial area of a given image for detection similarly to attention. The overall method is based on Learning Under Privileged Information (LUPI) framework, including the information bottleneck, gaussian dropout, and the reparameterization trick. We build our dataset to incorporate privileged information and provide the F1 score and test accuracy about our experiment to demonstrate that our experimental results show reliable improvement in efficiency as well as accuracy when we additionally use privileged information in the training stage.
목차
Abstract
I. 서론
II. 학습 모델
III. 실험
IV. 토론
Ⅴ. 결론
참고 문헌
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