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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,099 - 1,102 (4page)
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This paper proposes a pipeline that combines super-resolution image upscaling models with a Vision Transformer (ViT) to address the challenge of dog breed classification in low-resolution images. The main contributions of this study are as follows. First, we construct a novel pipeline that employs an Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network (ESRGAN) to significantly improve the quality of low-resolution images. Then, we input these ESRGAN-upscaled images into the ViT model for training and classification across 76 dog breed classes. Second, we optimize the model's performance by fine-tuning based on the pre-trained 'google/vit-base-patch16-224' model. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves a classification accuracy of 97.2%. Furthermore, the study confirms that the generative characteristics of ESRGAN lead to enhanced texture details, thereby improving the feature extraction capabilities of the ViT. Lastly, attention map visualization is used to qualitatively analyze the effect of upscaling.
목차
Abstract
I. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안된 방법
Ⅳ. 성능평가
V. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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