Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
CNN 기반의 이미지 회귀 모델 학습을 위한 전처리 기법 분석 |
| 영문제목(English Title) |
Analysis of preprocessing for CNN-based image regressor training |
| 저자(Author) |
손종욱
최은숙
김은주
조국래
Kookrae Cho
Eun-Sook Choi
Eunjoo Kim
Jong-Wuk Son
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 0464 ~ 0466 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
딥러닝 기반의 이미지 분석법은 일반적으로 이미지를 분류(classification)하거나 이미지 내에서 사물을 인식(object detection)하는 등의 목적으로 많이 활용되고 있다. 하지만 이미지에서 특정한 수치를 예측하는 회귀(regression) 모델 역시 다양한 응용에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반의 이미지 회귀 모델 설계시 고려해야 될 특징과 활용 예를 보여주며 회귀 모델에 적용될 수 있는 전처리 기법을 보여준다. 실험 결과에서는 회귀 모델을 이용하면 학습 데이터를 생성하는 데 비용을 최소화 하면서 비교적 정확한 예측 정확도(0.9534 상관 관계, R squared) 를 달성할 수 있음을 보여준다. |
영문내용
(English Abstract) |
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