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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.7
- 수록면
- 868 - 879 (12page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2022
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PCB (Printed Circuit Board) inspection using a deep learning model requires a large amount of data and storage. When the amount of stored data increases, problems such as learning time and insufficient storage space occur. In this study, the existing object detection model is changed to a continual learning model to enable the recognition and classification of PCB components that are constantly increasing. By changing the structure of the object detection model to a knowledge distillation model, we propose a method that allows knowledge distillation of information on existing classified parts while simultaneously learning information on new components. In classification scenario, the transfer learning model result is 75.9%, and the continual learning model proposed in this study shows 90.7%.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안한 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
S. Gang and J. Lee, “Coreset Construction for Character Recognition of PCB Components Based on Deep Learning,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 24, No. 3, pp. 382-395, 2021.
S. Gang, N. Fabrice, and J. Lee, “Coresets for PCB Character Recognition based on Deep Learning,” 2020 International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication (ICAIIC), Fukuoka, Japan, 2020, pp. 637-642, 2020.
S. Gang, N. Fabrice, D. Chung, and J. Lee, “Character Recognition of Components Mount ed on Printed Circuit Board Using Deep Learning,” Sensors, Vol. 21 No. 9, 2921, 2021.
U. Michieli and Z. Pietro, “Incremental Learning Techniques for Semantic Segmentation,” Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops, 2019.
X. Zhou, D. Wang, and P. Krähenbühl, “Objects as Points,” arXiv preprint, arXiv:1904.07850, 2019.
S. Gang, N. Fabrice, and J. Lee, “Coresets for PCB Character Recognition based on Deep Learning,” 2020 International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication (ICAIIC), Fukuoka, Japan, 2020, pp. 637-642, 2020.
S. Gang, N. Fabrice, D. Chung, and J. Lee, “Character Recognition of Components Mount ed on Printed Circuit Board Using Deep Learning,” Sensors, Vol. 21 No. 9, 2921, 2021.
U. Michieli and Z. Pietro, “Incremental Learning Techniques for Semantic Segmentation,” Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops, 2019.
X. Zhou, D. Wang, and P. Krähenbühl, “Objects as Points,” arXiv preprint, arXiv:1904.07850, 2019.
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