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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1 - 8 (8page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2024.22.11.1
이용수
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최근 비전 트랜스포머 모델이 이미지 분류기의 대표적인 모델로 자리매김하고 있다. 하지만, 배경과 객체의 색상이 유사하거나 배경의 텍스처가 복잡할 경우 모델의 정확도가 저하되는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해, 관심 영역 기반의 딥러닝 모델이 개발되었지만, 배경이 복잡한 경우 이미지 분할 라벨링 작업은 사실상 어렵다고 볼 수 있다. 또한 이미지 분할 맵은 이진화된 값으로 표현되기 때문에 정보량이 부족한 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 이미지 분할 맵 대신에 클래스 활성화 맵을 사용한 비전 트랜스포머를 제시하고자 한다. 실험 결과를 통해, 제안한 모델이 배경이 복잡한 이미지에 대해서도 관심 영역을 잘 포착할 수 있었고 해충 및 과수화상병 데이터셋에 대해서 기존 분류 모델보다 더 우수한 정확도를 달성할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 CAM 기반 ViT 모델
Ⅳ. 실험 및 결과
V. 결론
References
참고문헌 (0)
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