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Light-CAM : 임베디드 단말의 Weakly Supervised Object Localization을 위한 경량화 모델 ＝ Light-CAM : a lightweight model for weakly supervised object localization of embedded devices / 김용호 ; 김지하 ; 박현희 1
요약 1
ABSTRACT 1
Ⅰ. 서론 2
Ⅱ. 본론 2
2.1. 관련 연구 2
2.2. 제안하는 모델 3
Ⅲ. 실험 4
3.1. 데이터 세트 4
3.2. 성능 평가 4
3.3. 실험 방법 5
3.4. 실험 결과 5
Ⅳ. 결론 7
References 8
[저자소개] 8
권호기사
참고문헌 (14건) : 자료제공( 네이버학술정보 )
| 번호 | 참고문헌 | 국회도서관 소장유무 |
|---|---|---|
| 1 | B. Zhou, A. Khosla, A. Lapedriza, A. Oliva, and A. Torralba, “Learning deep features for discriminative localization,” in Proc. IEEE Conf. CVPR, pp. 2921-2929, 2016. (https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.319) | 미소장 |
| 2 | Y. LeCun, et al., “Gradient-based learning applied to document recognition,” in Proc. IEEE, vol. 86, no. 11, pp. 2278-2324, 1998. (https://doi.org/10.1109/5.726791) | 미소장 |
| 3 | Y. Kim and H. Park, “Background removeaverage class activation map for improving bounding box IoU,” in Proc. Symp. KICS, 350-351, Nov. 2021. | 미소장 |
| 4 | S. Ioffe and C. Szegedy, “Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift,”Int. Conf. Mach. Learn., PMLR, pp. 448-456, 2015. | 미소장 |
| 5 | J. Kim and H. Park, “Limited discriminator GAN using explainable AI model for overfitting problem,” ICT Express, 2022. (https://doi.org/10.1016/j.icte.2021.12.014) | 미소장 |
| 6 | A. Khosla, N. Jayadevaprakash, B. Yao, and F.-F. Li, “Novel dataset for fine-grained image categorization,” in Proc. CVPR Wkshp. Fine-grained Visual Categorization (FGVC), vol. 2, no. 1, 2011. | 미소장 |
| 7 | C. Wah, S. Branson, P. Welinder, P. Perona, and S. Belongie, “The Caltech-UCSD Birds-200-2011 dataset,” Computation &Neural Systems Technical Report, CNS-TR-2011-001. | 미소장 |
| 8 | Kaggle[Website], (2022, Feb. 14), https://www. kaggle.com/andrewmvd/dog-and-cat-detection. | 미소장 |
| 9 | Kaggle[Website], (2022, Feb. 14), https://ww w.kaggle.com/arnaud58/landscape-pictures. | 미소장 |
| 10 | K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” arXiv preprint arXiv: 1409.1556, 2014. (https://doi.org/10.48550/arXiv.1409.1556) | 미소장 |
| 11 | A. G. Howard, et al., “Mobilenets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications,” arXiv preprint arXiv: 1704.04861, 2017. (https://doi.org/10.48550/arXiv.1704.04861) | 미소장 |
| 12 | K. He, et al., “Deep residual learning for image recognition,” in Proc. IEEE Conf. CVPR, pp. 770-778, 2016. (https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.90) | 미소장 |
| 13 | C. Szegedy, et al., “Rethinking the inception architecture for computer vision,” in Proc. IEEE Conf. CVPR, pp. 2818-2826, 2016. (https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.308) | 미소장 |
| 14 | A. Canziani, A. Paszke, and E. Culurciello, “An analysis of deep neural network models for practical applications,” arXiv preprint arXiv: 1605.07678, 2016. (https://doi.org/10.48550/arXiv.1605.07678) | 미소장 |
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