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저자정보
Vanchinbal Chinbat (Incheon National University) Hun-Beom Bak (Inha University) Jibum Kim (Incheon National University) Seung-Hwan Bae (Inha University)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집
발행연도
2021.12
수록면
539 - 541 (3page)

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강건한 deep meta-learning을 위해 데이터 증강 방법을 사용하는 것이 효과적이다. 그러나 최신 deep meta-learning 방법에 사용되는 데이터 증강 방법은 아직도 photometric 및 기하학적 변환 방법에 의존적인 경향을 보이고 있다. 본 논문에서는 augmentation search space를 확장하고, 객체 판별 task의 정확도 향상을 위해 generative adversarial autoaugment network (GA3N)을 제안한다. 제안하는 GA3N은 먼저 GAN을 이용하여 이미지^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE11035768');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

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