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Conference Paper
특징 맵 인코딩이 CNN 성능평가에 미치는 영향에 대한 실험
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- Issue Date
- 2020-11
- Citation
- 한국방송·미디어공학회 학술 대회 (추계) 2020, pp.1-3
- Publisher
- 한국방송∙미디어공학회
- Language
- Korean
- Type
- Conference Paper
- Abstract
- CNN의 중간 단계에서 추출되는 feature를 인코딩했을 때 결과 성능평가에 미치는 영향을 알아보는 실험을 수행하였다. 물체검출(Object detection)과 물체영역분할(Object segmentation)에 대하여 성능평가를 하였으며, 비교를 위해 원본 이미지와 256채널의 feature들을 한 장으로 합친 이미지 두 가지에 대해 인코딩하여 성능 평가를 실시하는 실험을 하여 결과를 도출했다. 실험 결과, 인코딩 시 압축 정도를 약하게 했을 경우 성능이 거의 떨어지지 않거나 심지어는 더 높은 경우도 있다. 하지만 256채널의 feature들에 대하여 인코딩을 하기 때문에 이미지의 용량과 해상도가 높아지는 단점이 있다.
- KSP Keywords
- Object segmentation, object detection