Convolutional Neural Network
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Efficient Convolutional Neural Network with low Complexity
... Ⅰ. 서론 최근 인공신경망에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 특히 CNN(Convolutional Neural Network) 은 영상인식 분야를 포함하여 다양한 분야에서 활 용도가 높아 가장 널리 이용되고 있다. CNN은 초기 에는 VGG, Inception, ResNet, Xception, DenseNet, ...
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Electrical Arc Detection using Convolutional Neural Network
... Abstract The serial arc is one of factors causing electrical fires. Over past decades, various researches have been carried out to detect arc occurrences. Even though frequency analysis, wavelet, and statistical features ...
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Reducing Smartwatch Users' Distraction with Convolutional Neural Network
... Copyright © 2018 Jemin Lee et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the ...
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Efficient Implementation of Convolutional Neural Network Using CUDA
... is Convolutional Neural Networks. Convolutional Neural Network is a form that adds Convolution Layers to Multi Layer Neural ...use Convolutional Neural Networks for ...
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Image based Fire Detection using Convolutional Neural Network
... 요 약 기존의 센서 기반 화재 감지 시스템은 주변 환경이 센서에 미치는 요인들에 따라 성능이 크게 제한될 수 있다. 이 러한 문제를 해결하기 위해 영상 기반의 화재 감지 시스템이 다수 등장했지만, 영상에서 화염의 특성을 사람이 직접 정의하여 알고리즘을 개발하기 때문에 유사 개체에 대해 오경보를 발생시킬 수 있다. 또한 영상 프레임간의 움직임 을 이용할 경우, 네트워크가 원활하지 않은 ...
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Detection of Frame Deletion Using Convolutional Neural Network
... 전통적으로 기계학습을 이용하여 동영상의 조작을 검출 해왔다. 더 나아가, 최근에는 딥-러닝 기술을 이용한 동영상 조작 검출 기술이 소개되기도 한다. 예를 들어, 이중 압축 시 재배열되는 I 프레임의 위치를 Convolutional Neural Network(CNN)을 이용하여 검출하여 조작 여부를 판단하 기도 한다 [12] . 본 논문에서는 동영상의 압축 ...
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Robust Online Object Tracking via Convolutional Neural Network
... 최근에는 현재 컴퓨터비전 분야에서 가장 널리 활용되는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network: CNN)을 활 용한 온라인 객체 추적 기법이 연구되고 있다 [10-12] . CNN 은 객체 검출 및 인식에 탁월한 성능을 보여주는 것으로 알려 져 있다. 이러한 방법들은 모두 검출에 의한 추적 메커니즘 을 적용하고 있다. 본 ...
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Classification of Analog Gauge using Convolutional Neural Network
... Young-Tae Kwak * , Jin-Kyu Ryu * , Ga-Hui Kim O O* Dept. of Information Technology Engineering, Chonbuk National University ● 요 약 ● 사물인터넷(Internet of things)의 발전과 함께 스마트 팩토리에 대한 관심이 증대되고 있다. 제조의 전 과정에서 발생하는 데이 터를 실시간으로 ...
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Visualized Malware Classification Based-on Convolutional Neural Network
... 본 논문에서 제안하는 모델은 악성코드의 추가적 인 분석 없이 악성코드를 이미지화한 것을 이용하여 분류하는 방법이다. 또한 분류기로는 다양한 심층 신 경망 모델 중 이미지 인식분야에서 뛰어난 성능을 보 이는 Convolutional Neural Network(CNN)을 이용한다. CNN에 사용되는 convolution 연산이 이미지의 회전, 변형, 경계선 ...
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Design of watermarking processor based on convolutional neural network
... 따라서, 본 논문에서는 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 가속기를 ASIC 칩으로 제작하였다. 이는 영상을 대상으로 하는 딥 러닝 분야에서 많이 사용되는 CNN을 기반으로 하기 때문에 일반적 인 딥 러닝 기반의 하드웨어 가속기 설계로 간주된다. ...
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A Method for accelerating training of Convolutional Neural Network
... 최세진*, 정준모** Se Jin Choi*, Jun Mo Jung** 요 약 최근 CNN(Convolutional Neural Network)의 구조가 복잡해지고 신견망의 깊이가 깊어지고 있다. 이에 따라 신 경망의 학습에 요구되는 연산량 및 학습 시간이 증가하게 되었다. 최근 GPGPU 및 FPGA를 이용하여 신경망의 학습 속도를 가속화 하는 방법에 ...
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Accuracy Improvement Method for 1-Bit Convolutional Neural Network
... 1-Bit convolutional neural network method and introduce ways to mitigate ...detection neural network for korean license plate ...
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Animal Face Classification using Dual Deep Convolutional Neural Network
... Deep Convolutional Neural Network (DCNN) has made the performance of image classification state-of-the-art ...dual network helped us to extract stron- ger features that would not be possible ...
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Bender Gestalt Test Image Recognition with Convolutional Neural Network
... 41.2%)에 기인하는데, 에러를 발생시킨 응답에 대해 서는 자세히 기술되어 있지 않아 그 원인을 추측하기 어렵다 . 본 연구에서는 합성곱신경망 (Convolutional Neural Network: CNN)[6-8]을 사용하여 9개 BGT 이미지 의 인식률 개선을 시도하였으며 , 그 결과를 분석 평 가하였다 . CNN은 다층신경망(Multi-Layer ...
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Traffic Light Recognition Using a Deep Convolutional Neural Network
... Traffic Light Recognition Using a Deep Convolutional Neural Network.. Min-Ki Kim †.[r] ...
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Multi-spectral Vehicle Detection based on Convolutional Neural Network
... Sungil Choi † , Seungryong Kim †† , Kihong Park ††† , Kwanghoon Sohn †††† ABSTRACT This paper presents a unified framework for joint Convolutional Neural Network (CNN) based vehicle detection by ...
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Hyperparameter Optimization for Image Classification in Convolutional Neural Network
... • 주제어 : 그리드 탐색, 실험계획법, 하이퍼파라미터 최적화, 합성곱 신경망 Abstract In order to obtain high accuracy with an convolutional neural network(CNN), it is necessary to set the optimal hyperparameters. However, the exact ...
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Bias Correction of Satellite-Based Precipitation Using Convolutional Neural Network
... Abstract Spatial precipitation data is one of the essential components in modeling hydrological problems. The estimation of these data has achieved significant achievements own to the recent advances in remote sensing ...
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Performance Improvement of Convolutional Neural Network for Pulmonary Nodule Detection
... Key words: Pulmonary nodule detection, Convolutional Neural Network, Machine learning I. 서 론 폐암은 전 세계적으로 가장 사망률이 높은 암의 하나이다. 국립암센터 통계에 따르면 폐암은 2014년 암 발생 순위에 서 위암 다음으로 높은 발생율을 보였으며, 인구 10만명당 34.4 명의 ...
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Parking Lot Vehicle Counting Using a Deep Convolutional Neural Network
... 경우 47.89% 의 mAP 를 나타내는 것에 비하여 , 제안하는 모델의 경우 64.30 % 의 mAP 를 달성하 여 탐지 정확도가 향상되었음을 증명하였다. 핵심어 : 주차장 관리, 물체 감지, 컴퓨터 비전, 기계 학습, deep convolutional neural network, 감시 카메라 . ...
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