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EfficientNet 모델 종류에 따른 비디오 분류 성능 비교
Effects of Various EfficientNet Models on Video Classification Performance

  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 권호(발행년)
    2023 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2023.06) 바로가기
  • 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