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Mosaic Augmentation과 Curriculum Learning을 활용한 설암 등급 분류에 관한 연구
이성재(Sung-Jae Lee),박창선(Chang-Seon Park),홍용기(Yong-Gi Hong),김상민(Sang-Min Kim),정봉혁(Bong-Hyuk Jeong),이민선(Min-Sun Lee),이종호(Jong-Ho Lee),손영돈(Young-Don Son),김행근(Hang-Keun Kim) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
본 논문에서는 Mosaic Augmentation과 Curriculum Learning을 활용한 설암 등급 분류 모델을 제안한다. Mosaic Augmentation을 적용한 데이터를 미세조정(fine-tuning)과정에 추가 학습 데이터로 사용하였다. 데이터 분포가 불균형함에도 불구하고 최종 모델은 정확도 88.89%, 정밀도 0.8976, 재현율 0.8889의 성능을 보였다.