메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
문현철 (한국전자기술연구원) 김재곤 (한국항공대학교) 정진우 (한국전자기술연구원) 김성제 (한국전자기술연구원)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제28권 제6호
발행연도
2023.11
수록면
709 - 719 (11page)
DOI
10.5909/JBE.2023.28.6.709

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

대조 학습 기반 자가증류를 이용한 단일 영상 초해상화 모델 경량화 기법
문현철 ,  김재곤 ,  정진우 외 1명 방송공학회논문지 2023.11 학술저널
대조 학습 기반 심층 감독 기법을 이용한 단일 영상 초해상도 모델 경량화 기법
문현철 ,  조성범 ,  정진우 외 1명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2023.06 학술대회자료

2022

대조 학습 기반 초해상도 모델 경량화 기법
문현철 ,  권용훈 ,  정진우 외 1명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 단일 영상 초해상화 모델은 성능 향상을 위해 수많은 가중치 파라미터와 높은 계산 비용이 필요하기 때문에 모바일과 같은 저전력 기기에서 추론하기에는 제한적이다. 따라서, 다양한 딥러닝 모델 경량화 기법들이 연구되고 있으며, 그 중에 교사 모델에서 학생 모델로 지식을 전이하는 지식증류(Knowledge Distillation) 기법이 연구되고 있다. 그러나, 이러한 지식증류 기법은 적절한 교사 모델을 탐색하고 학습하는데 많은 비용이 발생한다. 본 논문에서는 교사 모델 없이 초해상화 모델을 효율적으로 학습하기 위한 대조 손실 기반 자가증류(self-distillation) 기법인 CLSD(Contrastive Learning based Self-Distillation)을 제안한다. 제안기법은 학생 모델 내 중간 특징 맵에 보조 작업 모델을 추가로 연결하고, 각 보조 모델의 출력 영상에 대해 대조 손실로 학습함으로써 기존 학생 모델의 전체 특징 맵을 작업 편향적(task-biased)으로 만들어 성능을 개선하였다. 실험결과 초해상화 모델에서 제안기법이 지식증류 및 기존 자가증류 모델 대비 성능이 향상됨을 확인하였다.
#Contrastive learning #Deep supervision #Efficient super-resolution #Self-distillation #Single image super-resolution

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안기법
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (26)

참고문헌 신청
C. Dong, C. Loy, K. He, and X. Tang, “Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks,” IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 38, No. 2, pp. 295-307, February 2016. doi: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2015.2439281 google schola S. Han, H. Mao, and W. Dally, “Deep Compression: Compressing Deep Neural Network with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding,” In Proceeding of 4th International Conference on Learning Representations (ICLR), San Juan, USA, 2016. google schola G. Gankhuyag, J. Huh, M. Kim, K. Yoon, H. Moon, S. Lee, J. Jeong, S. Kim, and Y. Choe, “Skip-Concatenated Image Super-Resolution Network for Mobile Devices,” IEEE Access, Vol. 11, pp. 4972-4982, December 2022. doi: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3232 google schola Z. Hou and S. Kung, “Efficient Image Super Resolution Via Channel Discriminative Deep Neural Network Pruning,” In Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing(ICASSP), Barcelona, Spain, pp.3647-3651, 2020. doi: h google schola J. Liu, Z. Wu, L. Xiao, J. Sun, and H. Yan, “A Truncated Matrix Decomposition for Hyperspectral Image Super-Resolution,” IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 29, pp. 8028-8042, July 2020. doi: https://doi.org/10.1109/TIP.2020.3009830 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

음성 특성을 이용한 머신러닝 기반의 음성 향상 기술
유정찬 ,  김재원 ,  문희연 외 1명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2023 .06
기능성 고분자막을 이용한 반도체 공정 세정액의 분리정제특성 (Ⅰ)
이재달 ,  홍영기 ,  노덕길 외 1명 한국염색가공학회지 2005 .06
대조 학습 기반 심층 감독 기법을 이용한 단일 영상 초해상도 모델 경량화 기법
문현철 ,  조성범 ,  정진우 외 1명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2023 .06
지식 증류 기법 기반 경량 비디오 프레임 보간 네트워크
윤기환 ,  문현철 ,  김용한 외 2명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2023 .06
희소 입력 환경에서의 지식 증류를 활용한 카메라-라이다 센서 융합
황혜린 ,  조동현 방송공학회논문지 2023 .07

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0