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딥 러닝 기반의 전이 학습을 이용한 이미지 분류에 관한 연구
A Study on Image Classification using Deep Learning-Based Transfer Learning 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.18 no.3, 2023년, pp.413 - 420  

서정희 (동명대학교 컴퓨터공학과)

초록
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오래전부터 연구자들은 CBIR에 대한 많은 연구로 인해 이미지 검색 분야에 우수한 결과를 제시하였다. 그러나 이미지에 대한 이러한 검색 결과와 사람이 인식하는 결과 사이에 의미적 격차는 여전히 존재한다. 적은 수의 이미지를 사용하여 사람이 인식하는 수준의 이미지를 분류하는 것은 아직까지 어려운 문제이다. 따라서 본 논문은 이미지 검색에서 사람과 검색 시스템의 이미지의 의미적 격차를 최소화하기 위해 딥 러닝 기반의 전이 학습을 이용한 이미지 분류 모델을 제안한다. 실험 결과, 학습 모델의 손실률은 0.2451%, 정확도는 0.8922%로 제안한 이미지 분류 방법의 구현은 원하는 목표를 달성할 수 있었다. 그리고 딥 러닝에서 CNN의 전이 학습 모델 방법이 새로운 데이터를 추가하여 이미지 데이터베이스를 구축하는데 효과적인 결과를 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

For a long time, researchers have presented excellent results in the field of image retrieval due to many studies on CBIR. However, there is still a semantic gap between these search results for images and human perception. It is still a difficult problem to classify images with a level of human per...

주제어

#이미지 분류   #딥 러닝   #전이 학습  

표/그림 (4)

참고문헌 (19)

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  3. A. Barman and S. K. Shah, "A Graph-Based？Approach for Making Consensus-Based？Decisions in Image Search and Person？Re-Identification," IEEE Transactions On Pattern？Analysis And Machine Intelligence, vol. 43, no. 3,？Mar. 2021, pp. 753-765. 

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