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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
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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.195-197
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- 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
키워드
차세대 폭력 행위 검출 컴퓨터 비전 비디오 분류 ViT저자
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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