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교차 도메인 혼합 샘플링 기법을 활용한 준 지도 학습 기반 도메인 적응 기법
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Domain Adaptation Method based on Semi-supervised Learning using Cross-domain Mixed Sampling Technique

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김대한 (한밭대학교) 이상우 (한밭대학교) 최동걸 (한밭대학교) 서민석 (한밭대학교) 이재민 (한밭대학교) 장래영 (한국과학기술정보연구원) 이건우 (한국과학기술정보연구원) 최명석 (한국과학기술정보연구원) 이용 (한국과학기술정보연구원)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제17권 제6호 KCI Accredited Journals
발행연도
2021.12
수록면
28 - 37 (10page)

이용수

표지
교차 도메인 혼합 샘플링 기법을 활용한 준 지도 학습 기반 도메인 적응 기법
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의미론적 영상 분할을 위한 컨볼루션 신경망 기반 접근 방식은 픽셀 단위 레이블을 통한 지도 학습에 의존한다. 하지만 접근 불가능한 도메인으로 일반화되지 않을 수 있는 문제점이 존재한다. 의미론적 영상 분할에서 모든 데이터에 사람이 직접 레이블을 지정하는 작업은 노동 집약적이기 때문에 소량의 라벨링 데이터를 이용해 네트워크의 일반화 성능을 향상시키는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 가상 도메인과 현실 도메인 사이의 교차 도메인 혼합 샘플링을 활용한 도메인 적응 학습 방법을 제안한다. 이를 위하여 혼합 샘플링 방법의 대표적인 기법을 분석하고 활용하여 도메인 적응 문제에 적용하고 일반화 성능을 비교한다. 제안하는 학습 방법을 통해 학습된 네트워크는 도메인 적응 문제에서 정량적 수치와 정성적 결과 모두 기준 모델을 능가하는 성능을 보인다.
#딥 러닝 #의미론적 영상 분할 #도메인 적응 #Deep Learning #Semantic Segmentation #Domain Adaptation

목차

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