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NTIS 바로가기등록일자 | 2021-12-08 |
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출처 | KOSEN-코센리포트 |
DOI | https://doi.org/10.22800/kisti.kosenexpert.2021.804 |
최근 수년간 Convolutional Neural Network(CNN)는 지속적인 발전을 이루었고, 다양한 영상처리 응용에 성공적으로 적용되고 있다. 대표적인 응용 분야로는 이미지 분류, 물체 인식, 이미지 생성, 흑백 이미지의 색상 복원, 노이즈 저감, 초-해상도 기법 등이 있으며, 해당 분야에서 CNN 기술을 접목하여 기존 성능 대비 괄목할 만한 향상을 이루었다. 하지만 CNN을 구동하기 위한 모델 파라미터의 크기는 107~1011개로 방대하게 분포하고 있으며, 파라미터 증가 추세가 계속적으로 증가하고 있다[1]. 따라서 연산
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