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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 1,511 - 1,514 (4page)
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The importance of data in the field of deep learning is well recognized, particularly in the domain of image classification where a large amount of diverse data is crucial. However, gathering this data can be labor-intensive and costly. In this paper, we propose an algorithm that can augment images and use them for improving image classification performance of convolution neural networks. The proposed algorithm can contribute to solving the data shortage problem of deep learning by generating synthetic data originated from original image. Through empirical evaluations, we validate that our synthetic data not only supplements the original dataset but also enhances the model"s generalization capabilities. Through this paper, researchers in the field of Computer Vision are expected to develop models of better performance by acquiring image data in a more efficient way than conventional methodologies.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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