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학술대회자료
저자정보
류시성 (한양대학교) 이주헌 (HP) 홍제형 (한양대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
947 - 951 (5page)

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축 대칭 물체를 복원할 때 자유도를 줄여 문제를 단순화하기 위해 회전축을 사용한다. 선행 연구들은 기하학적 접근법과 반복적 최적화 알고리즘을 이용하여 회전축을 추정하였으나, 해당 방법들은 기계학습 모델에 비해 추론 시간이 상당히 길다는 단점이 존재한다. 이를 해결하고자, 본 연구에서는 MLP 기반 딥러닝 모델을 기반으로 회전축을 추정하는 방법과 평행이동 및 회전에 적합한 새로운 손실함수를 제안한다. 또한 준 뉴턴 방법 중 하나인 Limited memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno algorithm (LBFGS) 기법을 학습 과정에 활용하여 정확하고 효율적인 회전축 추출을 가능함을 보인다. 본 연구에서 제안된 방법은 기존 연구 대비축 정확도 면에서 약간의 저하가 관찰되었으나, 추론시간에 있어서 약 1,000 배의 획기적인 감소를 보여준다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 제안 기법
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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