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Poster Session 1 AI : 영상 분석
Optimizer 에 따른 CoAtNet 의 신체노출 검출 성능 변화
Effects of the Optimizer in CoAtNet for Body Exposure Detection
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2023 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2023.06)바로가기
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- 페이지
- pp.122-124
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A433527
원문정보
초록
- 한국어
- 차세대컴퓨팅의 발달로 인하여 사람이 할 때 시간적 소요가 큰 작업에 대해 컴퓨터가 처리하게 되면서 소요되 는 시간이 획기적으로 주는 경우가 많이 있다. 최근 유튜브와 OTT의 발달로 다양한 영상물이 많이 나오고 있 다. 이러한 다양한 영상물에 대한 등급 분류 또한 사람이 직접 처리하는 데는 많은 시간이 필요하다. 유해성, 폭력성, 마약 등 다양한 부분이 등급 분류에 고려되어야 하지만 이 중 신체 노출에 관한 부분을 CoAtNet 모델 을 사용하여 자동화하여 효율성을 개선할 수 있다. Nudenet classifier dataset v1을 사용하여 약 8만 개의 training dataset과 약 1만 개씩의 validation, test dataset을 이용하여 학습 및 성능 검사를 진행했고 3 개의 클래스에 대해 평균 91% 정도의 정확도를 보이며 분류하는 모습을 확인할 수 있다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 실험방법
3.1. 데이터셋
3.2. 실험환경
4. 실험결과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌
키워드
신체 노출 검출 CoAtNet Optimizer 이미지 분류저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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