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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.12
- 수록면
- 1,417 - 1,424 (8page)
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In order to improve the performance of image classifications using Convolutional Neural Networks (CNN), applying a category hierarchy to the classification can be a useful idea. However, the visual separation of object categories is very different according to the upper and lower category levels and highly uneven in image classifications. Therefore, it is doubtable whether the use of category hierarchies for classification is effective in CNN. In this paper, we have clarified whether the image classification using category hierarchies improves classification performance, and found at which level of hierarchy classification is more effective. For experiments we divided the image classification task according to the upper and lower category levels and assigned image data to each CNN model. We identified and compared the results of three classification models and analyzed them. Through the experiments, we could confirm that classification effectiveness was not improved by reduction of number of categories in a classification model. And we found that only with the re-training method in the last network layer, the performance of lower category classification was not improved although that of higher category classification was improved.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 카테고리 계층구조 및 분류 모델
4. 실험 및 분석
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet Classification with Deep Convolution Neural Networks / Proceeding of Neural Information Processing System : 1097 ~ 1105
[학술지(정기간행물)] - K. Simonyan / 2014 / Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition / Computer Vision and Pattern Recognition
[학술대회논문] - C. Szegedy / 2015 / Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision / Proceeding of 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
[학술대회논문] - K. He / 2016 / Identity Mappings in Deep Residual Networks / Proceeding of European Conference on Computer Vision
[학술지(정기간행물)] - 박용민 / 2018 / DenseNet을 활용한 식물 잎 분류 방안 연구 / 멀티미디어학회논문지 21 (5) : 571 ~ 582
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