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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 김준모 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-03 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202000004141 |
과제고유번호 | 1711085273 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2020-07-29 |
키워드 | 딥러닝.비디오 인식.객체인식.타임 시퀀스 데이터.지식 증류.도메인 적응. |
□ 연구개요
최근 이미지를 대상으로 발전되어 왔던 딥러닝 기반의 연구가 비디오로 확장되면서 그 수요가 급격히 늘어나고 있으며, 현재 많이 이용되는 딥러닝 기법은 메모리나 구동 속도에 있어서 다양한 분야에 직접 이용하기에는 아직 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 대용량 비디오 처리를 위한 네트워크 압축 및 최적화 기술 개발, 비디오 인식 성능 향상을 위한 딥러닝 기반 시계열 데이터 인식 모델 개발, 그리고 비디오 데이터로부터 미세 특징을 추출하는 기법 개발 등을 수행하여 세계적인 수준의 비디오 인식 기술을 보유하고자 한다.
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