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이미지 학습을 위한 딥러닝 프레임워크 비교분석
A Comparative Analysis of Deep Learning Frameworks for Image Learning
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- 발행기관
- 한국융합보안학회 바로가기
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- 간행물
- 융합보안논문지 KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제22권 제4호 (2022.10)바로가기
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- 페이지
- pp.129-133
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A420381
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원문정보
초록
- 영어
- Deep learning frameworks are still evolving, and there are various frameworks. Typical deep learning framewor ks include TensorFlow, PyTorch, and Keras. The Deepram framework utilizes optimization models in image classific ation through image learning. In this paper, we use the TensorFlow and PyTorch frameworks, which are most wide ly used in the deep learning image recognition field, to proceed with image learning, and compare and analyze the results derived in this process to know the optimized framework. was made.
- 한국어
- 딥러닝프레임워크는현재에도계속해서발전되어가고있으며, 다양한프레임워크들이존재한다. 딥러닝의대표적인프레임 워크는 TensorFlow, PyTorch, Keras 등이 있다. 딥러님 프레임워크는 이미지 학습을 통해 이미지 분류에서의 최적화 모델을 이용한다. 본 논문에서는 딥러닝 이미지 인식 분야에서 가장 많이 사용하고 있는 TensorFlow와 PyTorch 프레임워크를 활용하 여 이미지 학습을 진행하였으며, 이 과정에서 도출한 결과를 비교 분석하여 최적화된 프레임워크을 알 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 딥러닝 프레임워크
2.1 Tensoflow
2.2 PyTorch[5]
3. 제안하는 방법
3.1 분석 환경
3.2 데이터 수집
3.3 이미지 학습
4. 이미지학습 프레임워크 비교분석
5. 결론
참고문헌
키워드
Deep Learning Frameworks Image Learning TensorFlow PyTorch저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국융합보안학회 [Korea Information Assurance Society]
- 설립연도
- 2001
- 분야
- 공학>전자/정보통신공학
- 소개
- 본 학회는 사이버테러 및 정보전에 관한 학문연구ㆍ기술 개발ㆍ기반 구축을 도모하고 국내ㆍ외 관계기관과 학술교류와 정보교환을 통하여 회원 상호간의 전문지식을 배양하고, 궁극적으로는 국가 중요 정보기반구조를 보호함을 그 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 융합보안논문지 [Jouranl of Information and Security]
- 간기
- 연5회
- pISSN
- 1598-7329
- 수록기간
- 2001~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 005 DDC 005
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