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저자정보
하진관 (Hanwha Systems)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2020년도 종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2020.10
수록면
84 - 88 (5page)

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최근 CNN 기반 분류 모델의 경우 모델의 정확도 증가와 함께 파라미터의 수 역시 증가하고 있다. 파라미터의 수가 증가함에 따라 모델의 분류 속도는 감소하게 되는데 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 연구에서는 모델의 정밀도를 축소하여 모델의 분류 속도를 향상 시킨다. 하지만, 정밀도를 축소하는 경우 모델의 정확도 손실에 영향을 미칠 수 있는데, 실험을 통해 정밀도 축소에 따른 정확도 손실과 이미지 처리속도를 향상 정도를 비교하여 모델을 더욱 효율적으로 활용할 수 있도록 한다.
#image classification #quantization #precision reduction #neural network #artificial intelligence

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 실험 방법 및 환경
Ⅲ. 정밀도 축소 방법
Ⅳ. 이미지 분류 정확도 측정
Ⅴ. 이미지 분류 속도 측정
Ⅵ. 결론
참고문헌

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