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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.11
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 1,027 - 1,031 (5page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2020.47.11.1027
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기존의 딥러닝 모델들은 고화질의 이미지들을 활용하여 연구 개발되었으며, 화질이 낮아질수록 급격히 성능이 낮아진다. 본 연구는 저화질 이미지에도 효과적으로 대응할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자, 고화질의 이미지로부터 효과적으로 분류를 할 수 있는 정보를 Attention Map의 형태로 추출했다. 이후 Knowledge Distillation 기법을 활용하여 고화질 이미지상에서 추출한 Attention Map을 저해상도 이미지 모델에 전달하는 네트워크를 제안했으며, 16×16의 저해상도 CIFAR100 이미지를 분류했을 때 에러율을 2.94% 낮출 수 있었다. 이는 32×32에서 16×16으로 이미지 해상도를 낮췄을 때 에러 감소율의 38.43%에 해당하는 수치로, 본 네트워크의 우수성을 입증할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 방법
3. 결과 및 논의
4. 정리
References
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
Y. M. Lui, D. Bolme, B. A. Draper, J. R. Beveridge, G. Givens, and P. J. Phillips, "A meta-analysis of face recognition covariates," 2009, doi: 10.1109/BTAS.2009.5339025.
W. Zou and P. C. Yuen, "Very low resolution face recognition problem," IEEE 4th International Conference on Biometrics: Theory, Applications and Systems, BTAS 2010, 2010, pp. 1-58, doi: 10.1109/BTAS.2010.5634490.
Z. Wang, S. Chang, Y. Yang, D. Liu, and T. S. Huang, "Studying very low resolution recognition using deep networks," Proc. of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016, Vol. 2016-Decem, pp. 4792-4800, doi: 10.1109/CVPR.2016.518.
G. Hinton, O. Vinyals, and J. Dean, "Distilling the Knowledge in a Neural Network," 2015, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1503.02531
Y. Hou, Z. Ma, C. Liu, and C. C. Loy, "Learning lightweight lane detection CNNS by self attention distillation," Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2019, Vol. 2019-Octob, pp. 1013-1021, doi: 10.1109/ICCV.2019.00110.
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