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초록

영어

There are two kinds of well-known CNN methods, the group equivariant CNN and the CNN using steerable filters, which have excellent classification performances for randomly rotated objects in image space. This paper describes their mathematical structures and introduces implementation methods. We implement them, including the existing CNN, which have the same number of filters, then compare and analyze their performances by simulating them with the randomly rotated  . According to the experimental results, the steerable CNN, which shows a classification improvement over the others, has a relatively small number of parameters to learn, so performance degradation is relatively small even when the size of the training dataset is reduced.

한국어

이미지 공간에서 무작위로 회전된 객체에 대한 분류 성능이 우수한 기법으로는 군 등변 CNN과 steerable 필터 를 이용한 CNN 등이 있다. 본 논문에서는 이들의 수학적 구조를 설명하고 구현 방법을 소개한다. 기존의 CNN을 포함 한 세 개의 모델에 대하여 동일한 필터 수를 갖도록 구현한 다음, 무작위로 회전된  를 이용하여 실험하고 이들 의 성능을 비교분석한다. 실험 결과에 의하면 steerable CNN은 CNN보다 6.5% 이상의 인식률 향상을 보여준다. 특히, steerable CNN은 학습할 파라미터의 수가 상대적으로 적어서 훈련 데이터셋의 크기를 줄여도 성능 열화가 비교적 크지 않음을 실험 결과로 확인한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 이론
1. 군 등변 CNN
2. steerable 필터를 이용한 CNN
Ⅲ. 제안 알고리즘 구현 방안
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 한희일 [ Hee-Il Hahn | 정회원, 한국외국어대학교 공과대학 정보통신공학과 ] Corresponding Author

참고문헌

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380