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Genetic Algorithm-Based Structure Reduction for Convolutional Neural Network
Kang Sungjae,Kim Seong Soo,Seo Kisung 대한전기학회 2022 Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.17 No.5
Due to the heavy computational burden, deep models of embedded and mobile systems inevitably require network reduction with minimum performance degradation. Pruning method is mainly used to reduce the model by removing some fi lters only within the layer without changing the structure. Some methods for structural reduction of models are far from optimization. We propose a structure reduction method using a genetic algorithm to optimize the removal of reducible layers. Knowledge distillation is carried out to recover the resultant network. We evaluate our method for ResNet on two image classifi cation datasets, CIFAR-10 and CIFAR-100. Experiments show that our method performs a signifi cant improvement over other state-of-the-art methods.
강성재(Sungjae Kang),노승익(Seungick Noh),박재홍(Jaehong Park),이성춘(Seongchoon Lee),하광준(Kwangjun Ha),김성일(Sungill Kim) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.2D
일반 PC 자원만을 활용하는 기존 P2P 서비스 방식에서 Wibro망을 통한 다양한 이동 단말까지 P2P 네트워크를 구성하여, 기존 파일 공유 및 Instance Message 교환 등의 일반적 기능을 포함한 P2P 기반 실시간 Streaming Service를 제공하는 Application 구현 방안에 대해 설명한다. 또한 안전한 네트워크 구성을 위하여, P2P 네트워크 참여시 사용자 인증, 공개키 암호화 기반의 메시지 보안 적용 사항과 동영상 콘텐츠의 보안을 위하여, 스트리밍 데이터를 일부 구간(Chunk)단위로 나누어 별도의 Key로 암호화하여 제공함으로써, 인증된 사용자만이 요청된 콘텐츠만을 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
강성재(Sungjae Kang),서기성(Kisung Seo) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.7
최근 딥러닝 네트워크 기반의 객체 검출의 성능을 높이기 위해 높은 해상도의 입력 이미지를 사용하는 경향이 있다. 이 방법은 더욱 많은 연산량을 필요로 하기 때문에 시도가 제한적일 뿐만 아니라 원본 이미지의 해상도에 많은 영향을 받는다. 본 논문에서는 초해상화 기법을 통해 효율적으로 객체 검출의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. Pascal VOC2012 데이터에 대해서 제안된 기법과 Mask R-CNN 기법의 성능을 비교한다.