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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      그래프 신경망 기반 슈퍼픽셀 이미지분류

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      국문 초록 (Abstract)

      본 논문은 Graph Neural Network(GNN)기반 이미지 분류(Image Classification)방법을 제시하고 그 결과를 나타낸다. 우리는 먼저 SLIC 알고리즘을 사용하여 원본 이미지를 슈퍼픽셀 이미지로 변환한다. 그...

      본 논문은 Graph Neural Network(GNN)기반 이미지 분류(Image Classification)방법을 제시하고 그 결과를 나타낸다. 우리는 먼저 SLIC 알고리즘을 사용하여 원본 이미지를 슈퍼픽셀 이미지로 변환한다. 그리고 각 슈퍼픽셀 영역을 노드로, 주변픽셀들을 엣지로 연결시키어 그래프를 생성하는 Region Adjacency Graph(RAG) 알고리즘을 적용한 뒤 GNN에 통과시켜 이미지 분류를 수행한다. 우리는 Graph Attention Network(GAT)모델을 사용하여 MNIST, FashionMNIST, CIFAR10 데이터셋으로 실험하였고, 결과분석 및 CGAT(Convolution Graph Attention Network)를 새로 제안하며 발전방향을 제시한다.

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