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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 1,581 - 1,587 (7page)
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기계 학습 분야에 합성 곱 신경망이 대두되면서 이미지 처리 문제를 해결하는 모델은 비약적인 발전을 맞이했다. 하지만 그만큼 요구되는 컴퓨팅 자원 또한 상승하여 일반적인 환경에서 이를 학습해보기는 쉽지 않은 일이다. 주의 집중 기법은 본래 순환 신경망의 기울기 소실 문제를 방지하기 위해 제안된 기법이지만, 이는 합성 곱 신경망의 학습에도 유리한 방향으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 합성 곱 신경망에 주의 집중 기법을 적용하고, 이때의 학습 시간과 성능 차이 비교를 통해 제안하는 방법의 우수성을 입증한다. 제안하는 모델은 YOLO를 기반으로 한 객체 검출에서 주의 집중 기법을 적용하지 않은 모델에 비해 학습 시간, 성능 모두 우수한 것으로 나타났으며, 특히 학습 시간을 현저히 낮출 수 있음을 실험적으로 증명하였다. 또한, 이를 통해 일반 사용자의 기계 학습에 대한 접근성 증대가 기대된다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 객체 검출 모델
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
J. Redmon and A. Farhadi, “YOLOv3: An Incremental Improvement,” University of Washington, Washington: WA, Technical Report, 2018.
K. Xu, J. Ba, R. Kiros, K. Cho, and A. Courville, “Show, attend and tell: Neural image caption generation with visual attention,” in International conference on machine learning, France: FR, pp. 2048-2057, 2015.
H. Nam, J. Ha, and J. Kim, “Dual attention networks for multimodal reasoning and matching,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Hawaii: HI, pp. 299-307, 2017.
F. Wang, M. Jiang, C. Qian, S. Yang, C. Li, H. Zhang, and X. Tang, “Residual attention network for image classification,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Hawaii: HI, pp. 3156-3164, 2017.
J. Hu, L. Shen, and G. Sun, “Squeeze-and-excitation networks,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Utah: UT, pp. 7132-7141, 2018.
K. Xu, J. Ba, R. Kiros, K. Cho, and A. Courville, “Show, attend and tell: Neural image caption generation with visual attention,” in International conference on machine learning, France: FR, pp. 2048-2057, 2015.
H. Nam, J. Ha, and J. Kim, “Dual attention networks for multimodal reasoning and matching,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Hawaii: HI, pp. 299-307, 2017.
F. Wang, M. Jiang, C. Qian, S. Yang, C. Li, H. Zhang, and X. Tang, “Residual attention network for image classification,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Hawaii: HI, pp. 3156-3164, 2017.
J. Hu, L. Shen, and G. Sun, “Squeeze-and-excitation networks,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Utah: UT, pp. 7132-7141, 2018.
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