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| 한글제목(Korean Title) |
심층 메트릭 학습 방법을 이용한 딥러닝 기반 모델들의 근복사 이미지 검출 성능 비교 |
| 영문제목(English Title) |
Performance Comparison of Deep Learning Models using Deep Metric Learning for Near-duplicated Image Copy Detection |
| 저자(Author) |
강수연
이원일
낭종호
Sooyeon Kang
Wonil Lee
Jongho Nang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0779 ~ 0781 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 휴대용 촬영 기기의 보편화와 소셜 미디어의 인기가 급증하며 타인의 이미지를 무단으로 복제 및 편집하여 게재하는 저작권 침해 행위가 증가하고 있다. 기존 연구는 단순한 변형에 대해서만 다루고 있어 복잡한 변형의 경우 검출에 실패하거나, 복잡한 변형을 다룰 경우 모델의 학습 시간과 크기가 매우 크다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 심층 메트릭 학습 방법을 이용한 근복사 이미지 검출 방법을 제안한다. 최종적으로 InfoNCE 손실함수[1]와 Cross Batch Memory[2]를 이용한 방법을 제안하여 Recall@5 기준 DISC 데이터셋[3]에 대하여 기존 Multigrain[4] 방법 대비 46%의 성능 향상을 보인다. |
영문내용
(English Abstract) |
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