웹 검색을 이용한 새 품종 분류를 위한 전이학습에 대한 연구

김진

doi:10.14801/jkiit.2021.19.7.19

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김진 (중원대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제7호(JKIIT, Vol.19, No.7)

발행연도: 2021.7

수록면: 19 - 25 (7page)

DOI: 10.14801/jkiit.2021.19.7.19

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최근 딥러닝을 통하여 이미지 분류 및 객체 검출 등에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 특정 부류에 사전 학습된 딥러닝 모델의 신경망 기능을 그대로 유지하거나 일부 변경하여 새로운 신경망 학습에 사용하는 전이학습에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 그러나 이미지 학습을 위해서는 많은 양의 데이터 셋이 필요하지만 원하는 종류 및 수량의 이미지를 확보하기는 어렵다. 본 논문에서는 새의 품종 분류를 위하여 구글 웹사이트 크롤링을 통하여 대량의 이미지를 수집하였고, 여러 단계별 전처리를 통하여 학습에 사용 가능한 이미지를 선별하였다. 그리고 ImageNet으로 사전 학습한 ResNet50 모델을 사용하여 새의 품종을 분류하는 미세조정 방식 전이학습을 수행하였다. 또한 새 품종 분류를 위한 데이터 셋인 CUB_200-2011 데이터 셋을 이용하여 학습한 모델을 테스트하였으며 87.87%의 정확률로 검색 이미지에 대한 신뢰도를 얻을 수 있었다.

#deep learning #transfer learning #bird breed recognition #web crawling #ResNet50 #ImageNet

참고문헌 (3)

참고문헌 신청

Y. Lecun / 1998 / Gradient-based Learning Applied to Document Recognition / Proceedings of the IEEE 86(11):2278~2324

Sinno Jialin Pan / 2009 / A Survey on Transfer Learning / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 22(10):1345~1359

Hyuntae Kim / 2020 / mplementation of Efficient Distributed Crawler through Stepwise Crawling Node Allocation / JAITC 10(2):15~31

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김진

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논문수 143 이용수 13,504

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