Content-Aware Convolutional Neural Network for Object Recognition Task

최초 등록일
최종 저작일
7페이지/파일확장자 어도비 PDF
가격 4,000원 할인쿠폰받기

* 본 문서는 배포용으로 복사 및 편집이 불가합니다.


발행기관 : 한국인터넷방송통신학회 수록지정보 : International Journal of Advanced Smart Convergence / 5권 / 3호 / 1 ~ 7 페이지
저자명 : Alvin Poernomo,Dae-Ki Kang

영어 초록

In existing Convolutional Neural Network (CNNs) for object recognition task, there are only few efforts known to reduce the noises from the images. Both convolution and pooling layers perform the features extraction without considering the noises of the input image, treating all pixels equally important. In computer vision field, there has been a study to weight a pixel importance. Seam carving resizes an image by sacrificing the least important pixels, leaving only the most important ones. We propose a new way to combine seam carving approach with current existing CNN model for object recognition task. We attempt to remove the noises or the “unimportant” pixels in the image before doing convolution and pooling, in order to get better feature representatives. Our model shows promising result with CIFAR-10 dataset.

참고 자료



제휴사는 별도로 자료문의를 받지 않고 있습니다.

판매자 정보

학술논문 검색서비스를 제공하는 전문 판매자입니다.

본 학술논문은 (주)학술교육원과 각 학회간에 저작권계약이 체결된 것으로 AgentSoft가 제공 하고 있습니다.
본 저작물을 불법적으로 이용시는 법적인 제재가 가해질 수 있습니다.

우수 콘텐츠 서비스 품질인증 획득
최근 본 자료더보기
Content-Aware Convolutional Neural Network for Object Recognition Task