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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
정혜원 (경희대학교) 김영웅 (경희대학교) 김휘용 (경희대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
1,260 - 1,264 (5page)

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With the advancements in machine vision tasks, Efficient feature map compression techniques are essential for handling large amounts of feature maps. To address this, end-to-end trainable codecs have emerged, demonstrating remarkable performance. However, these codecs require separate models for different compression bit rates and tasks. To overcome this limitation, we propose a batch merging training method that enables a single codec to support multi-task. This approach leverages a unified codec while minimizing performance degradation. Experimental results demonstrate the ability of the proposed method to closely replicate the performance of individually trained codecs. By effectively blending feature maps of multiple tasks during training, our approach offers a promising solution for multi-task learning, providing both efficiency and effectiveness.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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