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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 강상길
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 인하대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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최근 다양한 연구주제에 머신러닝, 딥러닝을 적용시키기 위한 연구가 가속화됨에 따라 수많은 학습모델이 제안되고 있다. 또한 점점 더 많은 가중치를 갖는 학습모델이 제안됨과 동시에 학습 및 추론을 위한 연산 리소스 문제 또한 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존 모델을 버리고 처음부터 새로 학습을 수행하는 기존의 불필요한 리소스 문제를 해결하기 위해서, 기존 모델이 내포하고 있는 중요한 특징 정보를 추출 및 새로운 모델에 전달함으로써 새로운 데이터와 새로운 학습 모델을 적용시키기 위한 전이 정보 최적화 기법을 제안한다. 이를 위하여, Grad CAM을 통해 기존 모델의 정보에 노이즈를 단계별로 생성하고 새로운 학습 모델에 전달함으로써 전이 정보를 최적화하는 방법을 제시한다. 마지막으로, 제안한 기법을 이용하여 Google을 통해 직접 수집한 다양한 이미지 데이터셋을 다양한 실험으로 검증함으로써 우리 기법의 성능과 기존 기법과의 비교성능을 보여준다.
목차
1. 서론 12. 관련연구 43. 제안 시스템 구성 63.1 Extracting Outline branch 83.2 Optimization branch 94. 실험 결과 114.1 Environment 114.2 Extracting Outline 114.2.1 Grad-CAM기반 객체 영역 추출 114.2.2 Gaussian blur기반 객체 윤곽선 추출 134.3 Optimization 144.4 Merge 165. 결론 18참고문헌 19
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