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시각 인식을 위한 딥러닝 기술의 최근 발전 동향 원문보기

정보과학회지 = Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, v.33 no.9, 2015년, pp.15 - 20  

김인중 (한동대학교)

초록이 없습니다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • CNN을 이용해 분할된 물체의 인식뿐 아니라 장면 인식, 다중 물체 인식 등 좀 더 확장된 문제를 해결하기 위한 연구도 수행되었다. 이러한 연구들은 CNN과 전통적인 방법론을 창의적으로 결합하여 CNN만으로는 수행하기 어려운 기능들을 효과적으로 구현하였다.
  • 가장 중요한 핵심 방법론이 되었다. 논문에서는 CNN을 간략히 소개하고 최근 이루어진 기술적 발전 동향을 소개한다. 2장에서는 기본적인 CNN의 구조와 CNN을 구성하는 계층에 대해 설명한다.
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참고문헌 (21)

  1. K. Fukushima, "Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position", Biological Cybernetics, vol. 36, no. 4, pp. 193-202, 1980. 

  2. Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haifner, "Gradient-based learning applied to document recognition", Proceedings of the IEEE, vol. 86, no. 11, pp. 2278-2324, 1998. 

  3. I.-J. Kim and X. Xie. "Handwritten Hangul recognition using deep convolutional neural networks." International Journal on Document Analysis and Recognition, vol. 18, no.1, pp. 1-13, 2014. 

  4. I. Goodfellow, et al. "Maxout networks", arXiv preprint arXiv: 1302.4389, 2013. 

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  15. H. Lee, et al. "Convolutional deep belief networks for scalable unsupervised learning of hierarchical representations." Proc. 26th Annual International Conference on Machine Learning. ACM, 2009. 

  16. M. Zeiler, et al. "Deconvolutional networks", Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), IEEE Conference on. IEEE, 2010. 

  17. M. Zeiler and R. Fergus. "Visualizing and understanding convolutional networks", Computer Vision-ECCV 2014, pp. 818-833, 2014. 

  18. C. Farabet, "Towards Real-Time Image Understanding with Convolutional Network", Diss. Universite Paris-Est, 2013. 

  19. R. Girshick, et al. "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation", Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), IEEE Conference on. IEEE, 2014. 

  20. J. Ba, V. Mnih, and K. Kavukcuoglu. "Multiple object recognition with visual attention", arXiv preprint arXiv:1412.7755, 2014. 

  21. P. Sermanet, A. Frome, and E. Real. "Attention for Fine-Grained Categorization", arXiv preprint arXiv: 1412.7054, 2014. 

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