영상 리사이징이 심층 신경망 기반 영상 분류기 성능에 미치는 영향에 관한 연구Impacts of Image Resizing on the Performance of Deep Neural Network-Based Image Classifiers

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본 논문에서는 영상 리사이징이 심층 신경망 기반영상 분류기의 성능에 미치는 영향을 분석 및 고찰한다. 고정된 크기의 영상을 입력으로 받아들이는 심층신경망 기반 영상 분류기를 사용하기 위해서는 입력영상을 리사이징하는 작업이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 5종의 영상 리사이징 기법을 이용하여, 각각의 리사이징 기법이 영상 분류 성능에 미치는 영향을 실험적으로 비교 및 분석한다. 정량적 비교 평가를 위해 ImageNet 영상 데이터셋으로 학습된 5종의영상 분류기를 활용하여 Top-5, Top-1 정확도를 측정하였다. 본 논문에서 제시한 정량적 분석 결과는 심층 신경망 기반 영상 분류기 활용에 관심이 있는 연구자 및 개발자들에게 유용한 벤치마크가 될 것으로예상된다.
Publisher
한국통신학회
Issue Date
2019-07
Language
Korean
Citation

한국통신학회논문지, v.44, no.7, pp.1299 - 1302

ISSN
1226-4717
URI
http://hdl.handle.net/10203/268134
Appears in Collection
EE-Journal Papers(저널논문)
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