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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
손수호 (인하대학교) 송병철 (인하대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제62권 제1호(통권 제566호)
발행연도
2025.1
수록면
95 - 98 (4page)
DOI
10.5573/ieie.2025.62.1.95

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최근 많은 연구들이 밀집 객체 검출을 위한 지식 증류 프레임워크를 제안하였다. 하지만 이러한 프레임워크들은 교사 검출기로 인한 비효율성을 고려하지 않았다. 본 논문은 이러한 비효율성을 해결하기 위해 교사검출기의 특징 맵 중에서 비최대 억제를 통해 핵심 특징만을 선별하여 사전에 저장하고 이를 재사용하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 학생 모델과 유사한 학습 속도를 가짐에도 기존의 최첨단 지식 증류 프레임워크를 상회하는 성능을 가진다.
#Dense object detection #Knowledge distillation #Deep neural network compression #Non-maximum suppression

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES

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