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| 한글제목(Korean Title) |
잠재영역 특징의 적대적 생성망 훈련방법을 사용한 준지도 위성 이미지 데이터 분류에 관한 연구 |
| 영문제목(English Title) |
Semi-Supervised Deep Satellite Image Classification with Generative Adversarial Latent Feature Training |
| 저자(Author) |
송순용
박찬원
Soonyong Song
Chan-Won Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 0223 ~ 0225 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 위성 이미지 분류를 위한 준지도 학습 방법을 제안하였다. 고차원의 이미지 데이터는 컨벌루션 심층신경망으로 저차원의 잠재특징 벡터로 변환하였으며, 잠재특징 벡터의 분포를 학습하기 위해 판별기, 생성기, 분류기가 최적화에 참여하는 Triple GAN 기법을 적용하였다. 제안한 기술의 성능을 평가하기 위해 10~40% 사이의 레이블 데이터를 사용하여 정확도를 측정하였다. 실험을 통해 제안한 기술이 지도학습으로 전연결층만 학습한 결과와 유사한 성능을 보이는 것을 확인하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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