Earticle

현재 위치 Home

문화유산 데이터 분류를 위한 계층적 정보 학습 기법
Hierarchical Information Learning Techniques for Cultural Heritage Data Classification

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Vol.19 No.6 (2023.12)바로가기
  • 페이지
    pp.94-102
  • 저자
    김유현, 박효빈, 김민우, 유용현, 이지원, 최동걸
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A441138

원문정보

초록

영어
Recent techniques in image classification show strong performance on large, well-refined datasets, but are weak on long-tailed distributions. In addition, there is limited research on hierarchical datasets; however, hierarchical datasets organized in a tree-like structure can further exploit higher-level class information. In this paper, we collected a cultural heritage dataset to utilize hierarchical features, and found two causes of classification failure in the dataset. 1) misclassification due to class imbalance, and 2) superclass misclassification. To solve these problems, we propose a learning strategy utilizing two loss functions. We use a consistency loss function to take advantage of both sampling methods, uniform sampling and class-specific uniform sampling, and a loss function based on subclass prediction for the characteristics of the parent class. We achieve a performance improvement of 5.4% over baseline on a cultural heritage dataset using our proposed learning technique.
한국어
최근 이미지 분류 작업의 기술들은 잘 정제되어 있는 대규모 데이터 세트에서 강력한 성능을 보여주지만, 긴꼬리 분 포에서는 약한 모습을 보인다. 또한, 계층적 데이터 세트에 대한 연구는 제한적이다. 그러나 트리 형태의 구조로 조 직된 계층적 데이터 세트에서는 상위 클래스 정보를 추가적으로 활용할 수 있다. 본 논문에서는 계층적 특징 활용을 위해 문화유산 데이터 세트를 수집하였으며, 해당 데이터 세트에서 분류 실패의 두 가지 원인을 발견하였다. 1) 클 래스 불균형으로 인한 오 분류, 2) 상위 클래스 오 분류. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해 두 가지의 손실 함수 를 활용한 학습 전략을 제안한다. 유니폼 샘플링과 클래스별 유니폼 샘플링, 두 가지 샘플링 방법의 이점을 모두 가 져가기 위한 consistency 손실 함수와 상위 클래스의 특성을 위해 하위 클래스 예측에 기반한 손실 함수를 사용하 여 문화유산 데이터 세트에서 베이스라인 대비 5.4%의 성능 향상을 달성한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 계층적 이미지 분류 모델 및 방법
2.2 긴꼬리 분포의 문제점 해결을 위한 모델 및 방법
3. 제안 방법
3.1 계층적 문화제 데이터 세트 수집
3.2 긴꼬리 분포의 문제
3.3 계층적 데이터 활용의 부재로 인한 문제
3.4 긴꼬리 분포 및 계층적 데이터 학습 기법
4. 실험
4.1 실험 데이터
4.2 실험 세팅
4.3 실험 결과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌

키워드

이미지 분류 계층적 데이터 일관성 학습 긴꼬리 학습 딥러닝 컴퓨터 비전 Image Classification Hierarchical Data Consistency Learning Long-tail Learning Deep Learning Computer Vision

저자

  • 김유현 [ Yuhyun Kim | 한밭대학교 정보통신공학과 ]
  • 박효빈 [ Hyobin Park | 한밭대학교 정보통신공학과 ]
  • 김민우 [ Minwoo Kim | 한밭대학교 정보통신공학과 ]
  • 유용현 [ Yonghyeon Yu | 한밭대학교 정보통신공학과 ]
  • 이지원 [ Jiwon Lee | 한국전자통신연구원 콘텐츠인식연구실 ]
  • 최동걸 [ Dong-Geol Choi | 한밭대학교 정보통신공학과 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 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

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 논문지 [THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF NEXT GENERATION COMPUTING]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1975-681X
  • 수록기간
    2005~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

이 권호 내 다른 논문 / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.19 No.6

    피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      페이지 저장