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정진범 (건설기계부품연구원) 변태선 (에이치엠오) 임용규 (에이치엠오) 이길수 (건설기계부품연구원)
저널정보
유공압건설기계학회 유공압건설기계학회 학술대회논문집 유공압건설기계학회 2020年度 秋季 學術大會 論文集
발행연도
2020.12
수록면
91 - 94 (4page)

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본 논문은 인공신경망 종류 중 하나인 합성곱 인공신경망의 객체 인식 성능에 살펴보고자 한다. 현재의 합성곱 인공신경망은 인공지능의 부분기술로서 영상 기반의 객체인식에 널리 사용되고 있으며 신경망의 구조에 따른 다양한 합성곱 인공신경망의 네트워크가 존재한다. 본 논문을 통해 합성곱 인공신경망의 네트워크 종류와 환경 변수에 따른 객체 인식 성능을 비교 분석한다.
#Object Detection(객체 인식) #Deep Neural Network(심층 신경망) #Convolution(합성곱) #Artificial Neural Network(인공신경망)

목차

Abstract
1. 서론
2. 시뮬레이션 환경 구성
3. 합성곱 인공신경망의 객체 인식 결과
4. 결론
참고 문헌

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