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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 225 - 229 (5page)
이용수
초록· 키워드
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이미지 인식 및 영상처리, 컴퓨터 비전 등의 분야에서 합성곱 인공신경망 (Convolutional Neural Network, CNN)은 다양하게 응용되고 탁월한 성능을 내고 있다. 본 논문에서는 CNN을 활용한 이미지 인식 시스템에서 인식률을 저하시키는 요인 중 하나인 이미지의 회전에 대한 해결책으로써 CNN 기반 이미지 회전 보정 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 Leeds Sports Pose 데이터셋을 활용하여 이미지를 임의의 각도만큼 회전시킨 학습데이터로 인공지능 모델을 학습시켜 출력으로 회전된 각도를 추정하도록 실험을 진행하였다. 학습된 인공지능 모델을 100장의 테스트 데이터 이미지로 실험하여 mean absolute error (MAE) 성능지표를 기준으로 4.5951의 값을 얻었다.
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I. Goodfellow / 2016 / Deep Learning / MIT Press
Y. LeCun / 1999 / Object recognition with gradient-based learning / Proceedings of the Shape Contour and Grouping in Computer Vision Part of the Lecture Notes in Computer Science book series (LNCS) 1681:319~345
V. Mnih / 2015 / Human-level control through deep reinforcement learning / Nature 518(7540):529~533
A. Krizhevsky / 2012 / ImageNet classification with deep convolutional neural networks / Proc. of Neural Information and Processing Systems :1106~1114
A. Bearman / 2015 / Human pose estimation and activity classification using convolutional neural networks / CS231n Course Project Reports
Y. LeCun / 1999 / Object recognition with gradient-based learning / Proceedings of the Shape Contour and Grouping in Computer Vision Part of the Lecture Notes in Computer Science book series (LNCS) 1681:319~345
V. Mnih / 2015 / Human-level control through deep reinforcement learning / Nature 518(7540):529~533
A. Krizhevsky / 2012 / ImageNet classification with deep convolutional neural networks / Proc. of Neural Information and Processing Systems :1106~1114
A. Bearman / 2015 / Human pose estimation and activity classification using convolutional neural networks / CS231n Course Project Reports
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