KSC 2019
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
저해상도 이미지 분류를 위한 고해상도 이미지로부터의 Self-Attention 정보 추출 네트워크 |
| 영문제목(English Title) |
Low-Resolution Image Classification using Knowledge Distillation from High-Resolution Image via Self-Attention Map |
| 저자(Author) |
신성호
최승준
이규빈
Sungho Shin
Seungjun Choi
Kyoobin Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 02 PP. 0566 ~ 0568 (2019. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
이미지넷 데이터를 시작으로 딥러닝은 사람 이상의 이미지 관련 작업 성능을 달성했다. 하지만 많은 데이터 셋이 충분한 해상도의 이미지들을 활용하여 수행되었으며, 해상도가 낮아질 경우 정상적으로 작동하지 못했다. 본 연구는 최근 활발히 연구되고 있는 정보 전달(Knowledge Distillation) 기법을 적용하여, 고해상도의 이미지를 분류할 때 사용되는 주요한 가중치들이 담긴 정보를 저해상도의 이미지 분류 작업에 전달하였고, 이를 통해 최대 5.7%의 정확도 향상을 거둘 수 있었다. 이때 정보 전달에는 고해상도를 분류하는 모델에서 추출한 Self-Attention Map을 활용했다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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