KSC 2018
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
Adaptive Local Max Pooling을 통한 개선된 SPoC 표현자 |
| 영문제목(English Title) |
Improved SPoC Descriptor based on Adaptive Local Max Pooling |
| 저자(Author) |
정우진
허재필
Woojin Jeong
Jae-Pil Heo
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 45 NO. 02 PP. 1886 ~ 1888 (2018. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
내용 기반의 이미지 검색 시스템의 성능은, 이미지들을 그들 사이의 유사도를 반영하는 고차원의 이미지 표현자 (descriptor) 로 변환하는 과정에 의해 좌우된다. 최근 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network) 기반의 이미지 표현자 계산 기술 가운데, Sum Pooled Convolutional features (SPoC) 표현자[1]가 높은 이미지 검색 정확도로 주목받고 있다. 본 연구에서는 이미지 내 물체의 이동 및 회전에 강인함을 제공한다고 알려진 local max pooling을 SPoC 표현자에 접목하고, 이미지 검색에 적용하고자 한다. 나아가 학습 데이터에 따라 적절한 local max pooling의 커널 크기를 추천하는 알고리즘을 제안한다. local max pooling 적용 시 기존 SPoC 표현자의 성능 대비 약 2~3%의 이미지 검색 성능 향상이 있었으며, 커널 크기 추천 알고리즘 또한 최적의 성능에 가까운 커널 크기를 도출하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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