Canny 엣지 검출방법을 활용한 Parallel 모델의 자동차 이미지 분류

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한글제목(Korean Title)	Canny 엣지 검출방법을 활용한 Parallel 모델의 자동차 이미지 분류
영문제목(English Title)	A Parallel Model using Canny Edge Detection for Car Image Classification
저자(Author)	DongEun Lee JinWoo Kim TaeHyun Kim 이동은 김진우 김태현
원문수록처(Citation)	VOL 47 NO. 01 PP. 0521 ~ 0523 (2020. 07)
한글내용 (Korean Abstract)	Convolutional Neural Network(이하 CNN) 알고리즘은 학습 시에 이미지에 나타난 사물의 형태보다 질감을 주요 특성으로 학습하는 경향이 있다. 질감의 경우 노이즈에 의해 쉽게 왜곡될 수 있다는 문제점을 지닌다. 본 논문은 해당 문제의 해결을 위해 기존 이미지를 학습하는 original 모델과 canny 엣지 검출방법을 활용해 형태만 남은 이미지를 학습하는 canny 모델을 병렬적으로 병합하여 학습하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 이미지의 질감보다 형태가 분류에 주요한 특성으로 작용하는 자동차 분류 데이터에 대해 더 적은 파라미터 수로 기준 알고리즘 이상의 성능(정확도)을 보여주었다.
영문내용 (English Abstract)
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