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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
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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.125-128
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- 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
키워드
EfficientNet 컴퓨터 비전 모델 스케일링 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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