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영상 리사이징이 심층 신경망 기반 영상 분류기 성능에 미치는 영향에 관한 연구 (Impacts of Image Resizing on the Performance of Deep Neural Network-Based Image Classifiers)

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최초등록일 2025.04.28 최종저작일 2019.07
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영상 리사이징이 심층 신경망 기반 영상 분류기 성능에 미치는 영향에 관한 연구
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국통신학회
    · 수록지 정보 : 한국통신학회논문지 / 44권 / 7호 / 1299 ~ 1302페이지
    · 저자명 : 김윤형, 정찬호, 김창익

    초록

    본 논문에서는 영상 리사이징이 심층 신경망 기반영상 분류기의 성능에 미치는 영향을 분석 및 고찰한다. 고정된 크기의 영상을 입력으로 받아들이는 심층신경망 기반 영상 분류기를 사용하기 위해서는 입력영상을 리사이징하는 작업이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 5종의 영상 리사이징 기법을 이용하여, 각각의 리사이징 기법이 영상 분류 성능에 미치는 영향을 실험적으로 비교 및 분석한다. 정량적 비교 평가를 위해 ImageNet 영상 데이터셋으로 학습된 5종의영상 분류기를 활용하여 Top-5, Top-1 정확도를 측정하였다. 본 논문에서 제시한 정량적 분석 결과는 심층 신경망 기반 영상 분류기 활용에 관심이 있는 연구자 및 개발자들에게 유용한 벤치마크가 될 것으로예상된다.

    영어초록

    In this letter, we investigate the impact of image resizing on the performance of deep neural network-based image classifiers. Since most deep neural network-based image classifiers require a fixed-size input dimension, an input image needs to be resized before testing. In this letter, we use five image resizing operators to empirically investigate the impact of each resizing operator on the performance of the image classifiers. For quantitative evaluation, we report Top-5 and Top-1 accuracies of five image classifiers trained by the ImageNet dataset. We believe that this study serves as a practically useful benchmark for researchers and practitioners interested in utilizing deep neural network-based image classifiers.

    참고자료

    · 없음
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