KSC 2020
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
변형가능 컨볼루션을 다양한 환경에 적용하기 위한 정적 계산 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Static Computation Method for Deformable Convolution on Arbitrary Environment |
| 저자(Author) |
김상범
장하영
Sangbum Kim
Ha-Young Jang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 02 PP. 1316 ~ 1318 (2020. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
변형가능 컨볼루션 신경망(DCN)은 고정된 격자 형태의 패턴만을 모델링할 수 있다는 컨볼루션 신경망(CNN)의 한계를 극복하기 위해 제안되었지만, 일반적인 연산 층을 사용하지 않기 때문에 최적화된 실행을 위해서는 저수준 언어로 이루어진 구현체를 직접 컴파일해서 사용해야만 한다. 때문에 DCN을 다양한 환경에서 사용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 우리는 모든 입력에 대해 동일한 학습된 변형을 적용하고 변형 범위를 제한하도록 변형가능 컨볼루션 연산을 단순화한 ‘범위를 제한한 정적 변형가능 컨볼루션’을 제안한다. 이러한 단순화는 모듈을 경량화할 수 있을 뿐만 아니라 딥러닝 프레임워크의 고수준 API만을 사용하여 모듈을 구현하고 최적화 가능하게 한다. 우리는 PyTorch 프레임워크 상에서 제안한 모듈을 구현하고 ResNet 기반의 Faster R-CNN에 적용하였을 때 물체 검출 성능이 향상됨을 확인하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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