"Convolutional Neural Net"의 검색결과 입니다.

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EasyAI “Convolutional Neural Net” 관련 자료

+주요 연구논문을 중심으로 살펴본 AI..등록일 2025.01.28 | 총 10,422자 | 13페이지 | 4,000원
+기술전략 최신이슈 (바이오분야)등록일 2022.10.01 | 총 8,998자 | 14페이지 | 4,500원

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"Convolutional Neural Net" 검색결과 1-20 / 33건

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딥러닝을 이용한 위성사진 비행기 예측 및 분류 CNN (Convolutional Neural Net) 모델, 파이썬 으로 구현, 사용법 및 설치파일 모두 상세히 적어놓음

인식에서 좋은 효율성을 보여주는 CNN(Convolutional Neural Net)입니다.CNN 분류 모델은 그림과 같이 인공위성 이미지를 입력으로 받아서 모델 ... 에서 Convolution과 pooling을 통하여 특징값을 자동으로 학습하며 뽑아내게 되며 그것을 바탕으로 비행기 인지 예측하도록 학습하게 되는 모델입니다.본 프로그램에서 사용하게 되는 데이터

리포트 | 2페이지 | 5,000원 | 등록일 2019.06.06

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컨볼루션 특징 맵의 상관관계를 이용한 영상물체추적 (Visual object tracking using inter-frame correlationof convolutional feature maps)

feature maps in Convolutional Neural Net (ConvNet). The proposed method predicts the location of a ... Convolutional Neural Net (ConvNet). The proposed method predicts the location of a target by considering

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.29 | 수정일 2025.05.15

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설진 영상의 혀 영역 자동 분할을 위한 U-Net 기반 딥러닝 알고리즘 (A Deep Learning Algorithm Based on U-Net for Automatic Tongue Region Segmentation from Images Acquired through a Computerized Tongue Image Acquisition System)

model based on the U-Net using Convolutional Neural Networks (cNN). Binary mask images representing the ... egmentation model based on the U-Net using Convolutional Neural Networks (cNN). Binary mask images ... of the segmentation model in identifying the target regions. The modified U-Net network showed a

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.16 | 수정일 2025.05.10

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카이스트(한국과학기술원) KAIST 인공지능반도체대학원 자기소개서 연구계획서

Convolutional Neural Network를 통한 라이브러리 타이밍 매개변수의 정확한 보간 연구 등을 하고 싶습니다.저는 또한 Zero-Aware 6T Dual-WL 셀로 광범위한 대수 ... 는 카이스트 인공지능반도체대학원에서 반복 동기 GCN과 Y-Net 모델을 이용한 아날로그 회로의 빠른 IR 드롭 예측 연구, 주파수별 동적 비트 기반의 에너지 효율적인 이기종 푸리에 변환

자기소개서 | 1페이지 | 3,800원 | 등록일 2023.08.13

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주요 연구논문을 중심으로 살펴본 AI의 역사, 그리고 현대와 미래의 AI에 관한 보고서

Convolutional Neural Networks" 논문은 딥러닝의 돌파구를 마련했다. 이 논문은 컨볼루션 신경망(CNN)을 이용하여 이미지 분류 문제에서 획기적인 성과 ... (Geoffrey Hinton)이 발표한 "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks" 논문은 컴퓨터 비전의 새로운 장 ... 에 이상이 나타나는 문제가 발생했다.2006년, 힌튼은 ‘A fast learning algorithm for deep belief nets’라는 논문을 통해 다층 퍼셉트론의 성능

리포트 | 13페이지 | 4,000원 | 등록일 2025.01.28

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R-CNN 영상 이미지 인식을 이용한 차량간 거리 추정 및 충돌방지

-CNN: Regions with Convolutional Neural Networks SVM: Support Vector Machine Region Proposals: 객체 ... -finalLayer 로 구성된 네트워크 층 이용 학습된 cifar10Net 데이터 획득 classify 학습된 데이터를 이용하여 입력된 이미지를 분류 accuracy 분류된 이미지 ... 링trainRCNNObjectDetector gTruth 사전에 라벨링한 이미지 데이터 cifar10Net 사전에 분류를 위해 학습된 네트워크 options R-CNN 옵션 설정 딥러닝 학습

리포트 | 16페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.09

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생성적 적대 신경망과 딥러닝을 활용한 이상거래탐지 시스템 모형 (Fraud Detection System Model Using Generative Adversarial Networks and Deep Learning)

, DNN)과 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 적용하여 이러한 문제를 개선하고자 하였다. 실험 결과, GAN 오버샘플링이 이상거래 ... ), Deep Neural Network (DNN), and Convolutional Neural Network (CNN). GAN proves how data imbalance ... Adversarial Network, GAN)을 활용한 오버샘플링 기법을 통해 데이터 불균형 문제를 개선하고, 이상거래 분류기로써 심층 신경망(Deep Neural Network

논문 | 14페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.17 | 수정일 2025.05.10

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심층 신경회로망들을 사용한 기흉 진단 (Diagnosis of Pneumothorax Using Deep Neural Networks)

망의 성능이 개선됨에 따라서 활발히 사용되고 있고, 특히 영상인식에 적용되어 기존의 방법에 비하여 향상된 성능을 보이고 있다.기흉을 진단하는데 U-Net, Mask R-CNN ... , Resnet, EfficientNet, Xception을 사용하였으며, 이 심층 신경 회로망들의 성능을 비교하였다. U-Net은 Sementic Segmentation을사용 ... masking, were performed. Performances of U-Net, Mask R-CNN, Resnet, EfficientNet and Xception for

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.15 | 수정일 2025.05.09

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합성곱 신경망을 이용한 단락이행의 용접 스패터 발생량 예측 (Prediction of Welding Spatter Generation Rate in Short-Circuit Transfer by Convolutional Neural Network)

are fed into the convolutional neural network (CNN). A parametric study on data augmentation and data ... are fed into the convolutional neural network (CNN). A parametric study on data augmentation and

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.18 | 수정일 2025.05.10

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딥러닝을 이용한 유방조영술의 종양 분할 (Segmentation of Mass in Mammography using Deep Learning)

model, which is FCN(Fully Convolutional Network) and U-Net, is combined with CNN(Convolutional Neural ... Mammography) 데이터를 수집하고 데이터에 전처리를시행한다. 의미론적 분할 모델인 FCN(Fully Convolutional Network), U-Net과 CNN(Convolutional ... Neural Network) 백본망인 VGGNet(Visual Geometry Group Net), EfficientNet 모델의 조합으로 4개의 모델을 구성하여 학습 기법을 사용

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.16 | 수정일 2025.05.10

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이미지 디블러링을 위한 지역적 적응형 블러 주의 기반 신경망 (Local Adaptive Blur Attention-based Neural Network for Image Deblurring)

를 보였다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 LABA-Net(Local Adaptive Blur Attention-Based Neural Network)을 제안 ... Attention-Based Neural Network(LABA-Net). The proposed Spatial-wise Square Module(SSM) learns the s ... 한다. LABA-Net은 SSM(Spatial-wise Square Module)을 활용하여 다양한 방향성을 가진 블러의 공간 정보를 학습하고, 적응적으로 위치 간 상관관계를 포착

논문 | 11페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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기술전략 최신이슈 (바이오분야)

Convolutional Neural Network(CNN)의 활용은 약물표적의 활성영역 구조를 알 수 있으며, 이를 바탕으로 선도화합물 제작이 가능한 것으로 보고됨. 구조에 근거한 발견 ... . 이러한 선도화합물 발견을 위한 AI로는 phyton-based AI 시스템 ‘Deep Chem’과 분자활성을 탐색하는 도구인 ‘Deep Neural Net QSAR’이 있음,AI

리포트 | 14페이지 | 4,500원 | 등록일 2022.10.01

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깊이별 분리 가능 U-Net을 이용한 아틀라스 비디오 초해상화 방법 (Atlas Video Super-Resolution Method using Depth-wise Separable U-Net)

this study, we propose a altas video super-resolution method using depth-wise separable u-net, so c ... depth-wise separable u-net, so called DSUN. In order to evaluate the super-resolution performance

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.11 | 수정일 2025.05.18

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AI에 대해 Emerging Video Processing 영어로 설명

., “Generative Adversarial Nets”, NIPS 2014 Training Discriminator 19 Radford, Alec, Luke Metz, and Soumith ... .06434 (2015) Deep Convolutional GANs (DCGANs) 21 Radford, Alec, Luke Metz, and Soumith Chintala ... : GANs are generative models that are implemented using two types of stochastic neural network

ppt테마 | 86페이지 | 2,500원 | 등록일 2024.09.22 | 수정일 2025.03.07

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A comparative analysis on segmentation of brain MRI using CNN models (A comparative analysis on segmentation of brain MRI using CNN models)

breakthrough performance in image segmentation and classification. Convolution Neural Networks (CNN ... . Convolution Neural Networks (CNN), with their ability to self-learn features from the given data, are ... of brain-neural disorders. Most of the research on semantic segmentation is focused on improving the

논문 | 14페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.31 | 수정일 2025.05.07

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AI의 비전 기술 정의와 실제적으로 어떻게 활용되고 있는지를 논하고 향후 어떤 방향으로 확산될지 전망하였습니다.

이 CNN(Convolutional neural network, 합성곱 신경망)이다. CNN은 이미지에서 가장 중요한 특징들을 뽑아내는 것이다. 신경망을 통해 자동적으로 이미지 ... ://www.itworld.co.kr/insight/162635HelloT, “디지털 트윈을 향한 디딤돌, 인공지능 영상 기술, URL=http://www.hellot.net/news

리포트 | 8페이지 | 2,000원 | 등록일 2021.06.19

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합성곱 순환 신경망 구조를 이용한 지진 이벤트 분류 기법 (Earthquake events classification using convolutional recurrent neural network)

Neural Net, CRNN) 구조를 제안한다. 중규모 지진뿐만 아니라미소 지진, 인공 지진을 포함한 지진 이벤트 분류 문제를 해결하려면 효과적인 특징 추출 및 분류 방법이 필요 ... Recurrent Neural Net (CRNN) structure that can simultaneously reflect both static and dynamic c ... 본 논문은 다양한 지진 이벤트 분류를 위해 지진 데이터의 정적인 특성과 동적인 특성을 동시에 반영할 수있는 합성곱 순환 신경망(Convolutional Recurrent

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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영상 화소 밝기 특징강화를 통한 딥러닝 기반 의료영상 분할성능 개선 (Pixel-wise Intensity Feature Enhancement for Improving Deep Learning based Medical Imaging Segmentation)

, 영상내의 형태특징정보를 효과적으로 추출할 수 있는 딥러닝 계열의 Convolutional Neural Network (CNN) 모델을 기반으로 한 U-net 모델은 의료 영상 분할 ... actively studied. Especially, U-net model based on Convolutional Neural Network(CNN) has been widely ... 또한 중요한 역할을 하지만 형태특징정보에 더욱 의존적인 U-net 모델의 경우에는 모델 학습과정에서 밝기 특징 정보가 누락될 수 있는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는, 세밀

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.17 | 수정일 2025.05.10

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기두부와 단 분리 시 조각의 식별을 위한 합성곱 신경망 구조 설계 (Design of Convolutional Neural Network Structure for the Identification of Warhead and Debris in the Separation Phase)

본 논문에서는 기두부와 단 분리 시 조각의 식별을 위한 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network) 구조를 설계하였다. 시뮬레이션을 통하 ... 하거나 우수한 구분 성능을 보였으며, 학습시간은 약 22배 향상되었음을 확인하였다. In this paper, we designed CNN(Convolutional Neural ... (tumbling)을 갖는 6종류의 단 분리 시 조각을 분류하는 시뮬레이션을 수행하고, 그 성능을 기존에 잘 알려진 VGGNet(Visual Geometry Group Net

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.09 | 수정일 2025.05.08

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컴퓨터 비전과 딥러닝을 통한 견종식별 연구 (A Study on Dog Breed Identification through Computer Vision and Deep Learning)

성능을 보이는CNN(Convolution Neural Network) 모델을 활용하는데, CNN은 이미지의 불필요한 영역과 Noise를 제거하는 것이 성능에 큰 영향을 주는 것 ... 으로 알려져 있다. 따라서 제시하는 모델은 U-Net을 접목하여 Instance Segmentation 을 통해 개체 외에 불필요한 영역을 모두 제거하고 CNN을 통해 ... implement ‘smart pet care services’. The identification of dog breed is based on CNN(Convolution

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.17 | 수정일 2025.03.28

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