| 한글제목(Korean Title) |
애완동물 분류를 위한 딥러닝 |
| 영문제목(English Title) |
Deep Learning for Pet Image Classification |
| 저자(Author) |
신광성
신성윤
Kwang-Seong Shin
Seong-Yoon Shin
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 01 PP. 0151 ~ 0152 (2019. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 동물 이미지 분류를위한 작은 데이터 세트를 기반으로 개선 된 심층 학습 방법을 제안한다. 첫째, CNN은 소규모 데이터 세트에 대한 교육 모델을 작성하고 데이터 세트를 사용하여 교육 세트의 데이터 세트를 확장하는 데 사용된다. 둘째, VGG16과 같은 대규모 데이터 세트에 사전 훈련된 네트워크를 사용하여 작은 데이터 세트의 병목을 추출하여 새로운 교육 데이터 세트 및 테스트 데이터 세트로 두 개의 NumPy 파일에 저장하고, 마지막으로 완전히 연결된 네트워크를 새로운 데이터 세트로 학습한다. |
영문내용
(English Abstract) |
In this paper, we propose an improved learning method based on a small data set for animal image classification. First, CNN creates a training model for a small data set and uses the data set to expand the data set of the training set Second, a bottleneck of a small data set is extracted using a pre-trained network for a large data set such as VGG16 and stored in two NumPy files as a new training data set and a test data set, finally, learn the fully connected network as a new data set. |
| 키워드(Keyword) |
Animal Image Classification
Training Model
VGG16
NumPy file
Connected Network
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