http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
오유정(Yujeong Oh),곽민지(Minji Kwak),서승모(SeungMo Seo),최종원(Jongwon Choi) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.6
기존 딥러닝은 연속적으로 다른 데이터를 학습할 시, 이전에 배운 정보를 기억하지 못하는 파괴적 망각현상을 보인다. 이를 해결하기 위해, 다양한 연속 학습(Continual Learning) 기법들이 제안되고 있지만 대부분 이미지 분류(Image Classification) 문제에 집중하고 있다. 하지만 객체 탐지(Object Detection)를 활용하는 분야에서도 변화되는 환경에서 효율적으로 학습을 지속해 나갈 수 있도록 하는 연속 학습 기술을 요구하기 때문에 객체 탐지에서의 연속 학습 연구도 필요하다. 이에 본 논문에서는 객체 탐지에서의 메모리 기반 연속 학습 기법을 제안한다. Face mask detection 데이터셋을 이용하여 실험을 수행하였으며, 베이스라인(baseline) 대비 망각은 87.5% 완화되었고 정확도는 11.6% 향상되었다.
김도희(Dohee Kim),이민규(MinGyu Lee),오유정(Yujeong Oh),최종원(Jongwon Choi) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.6
With the development of machine learning and deep learning, many studies are being conducted in the industrial field to improve abnormal detection performance such as component defects. As an attempt to improve anomaly detection performance, this study assumed that performance would improve if features were extracted well from existing normal data, reconstructed images, and then added the reconstructed images to the learning dataset. We extract reconstructed images from existing images through the generative model. After adding only one reconstructed image to the existing learning dataset, an anomaly detection experiment is conducted using the FastFlow model and compared with the baseline score.