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저자정보
소신 (서울시립대학교) 강경헌 (서울시립대학교) 전백찬 (서울시립대학교) 김도현 (서울시립대학교) 고민수 (한국전자기술연구원)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 추계학술대회
발행연도
2024.11
수록면
24 - 27 (4page)

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본 논문에서는 삼중항(triplet) 샘플링 전략과 ANN(approximate nearest neighbor)을 이용한 유사 이미지 검색 기법을 제안한다. 삼중항 손실(triplet loss)을 이용하는 이미지 검색 모델의 학습 과정은 샘플링 전략에 따라 학습 효율 및 성능이 크게 달라진다. 제안하는 논문에서는 클래스 정보를 이용하여 in-class negative 샘플과 out-of-class negative 샘플을 나누어 샘플링하고 이를 효율적으로 배치해 학습의 효율과 검색 성능을 높인다. 또한 검색 대상의 수에 비례하여 늘어나는 유사도 계산의 복잡도를 ANN 기법을 적용하여 감소시킨다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 유사 이미지 검색 기법에 비해 높은 검색 성능과 빠른 속도를 보이는 것을 확인하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 기법
4. 실험
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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