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Poster Session Ⅱ AI : 영상 분석
DeVTr 의 Base Model 종류에 따른 비디오 분류 결과 비교
Effects of the Base Model Types of DeVTr on Video Classification
간행물
한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
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권호(발행년)
2023 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2023.06)
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페이지
pp.195-197
저자
허승회
,
박운상
언어
한국어(KOR)
URL
https://www.earticle.net/Article/A433545
원문정보
초록
한국어
DeVTr은 비디오 데이터 처리에서 프레임 간 변환을 통해 기존의 프레임 기반 모델보다 더 나은 성능을 제공 한다. 본 논문은 다양한 base model을 기반으로 한 DeVTr의 성능을 비교하고 분석하였다. 실험 결과, resnet26을 base model로 사용하는 DeVTr이 비디오 변환 작업에서 시각적 품질과 정확성 면에서 우수한 성 능을 보여주는 것을 확인했으며 향후 더 큰 규모의 데이터셋을 활용화여 성능을 비교할 예정이다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 실험방법
3.1. 데이터셋
3.2. 실험환경
4. 실험결과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌
저자
허승회 [ 서강대학교 인공지능학과 ]
박운상 [ 서강대학교 인공지능학과 ]
교신저자
참고문헌
자료제공 :
네이버학술정보
간행물 정보
간행물
한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
간기
반년간
수록기간
2021~2025
십진분류
KDC 566
DDC 004