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Poster Session 1 AI : 영상 분석
EfficientNet 모델 종류에 따른 비디오 분류 성능 비교
Effects of Various EfficientNet Models on Video Classification Performance
간행물
한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
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권호(발행년)
2023 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2023.06)
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페이지
pp.125-128
저자
김찬민
,
박운상
언어
한국어(KOR)
URL
https://www.earticle.net/Article/A433528
원문정보
초록
한국어
이미지 분류, 객체 감지 등에 널리 쓰이는 EfficientNet은 기존에 수동으로 모델의 깊이, 너비, 입력 이미 지의 크기를 조절해 모델의 정확도를 높인 것과는 달리 이 3가지 요인마다의 상관관계를 찾아내었고 이 를 수식으로 만들었다. 이를 실제 데이터인 UCF-Crime 데이터셋에 적용하여 최적의 모델 정확성을 찾는 작업을 통해 적절한 접근법을 찾는 것이 중요하다 할 수 있다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 실험방법
3.1. 데이터셋
3.2. 실험환경
4. 실험결과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌
저자
김찬민 [ 서강대학교 인공지능학과 ]
박운상 [ 서강대학교 인공지능학과 ]
교신저자
참고문헌
자료제공 :
네이버학술정보
간행물 정보
간행물
한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
간기
반년간
수록기간
2021~2025
십진분류
KDC 566
DDC 004