Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2020.11a
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- Pages.169-171
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- 2020
Experiment on the Effect of Feature Map Encoding on CNN Performance Evaluation
특징 맵 인코딩이 CNN 성능평가에 미치는 영향에 대한 실험
- Jeong, Min Hyuk (Myongji University) ;
- Kim, Sang-Kyun (Myongji University) ;
- Jin, Hoe-Yong (Myongji University) ;
- Lee, Hee Kyung (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
- Choo, Hyon-Gon (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
- Lim, Hanshin (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
-
Seo, Jeongil
(Electronics and Telecommunications Research Institute)
- 정민혁 (명지대학교) ;
- 김상균 (명지대학교) ;
- 진회용 (명지대학교) ;
- 이희경 (한국전자통신연구원) ;
- 추현곤 (한국전자통신연구원) ;
- 임한신 (한국전자통신연구원) ;
-
서정일
(한국전자통신연구원)
- Published : 2020.11.28
Abstract
CNN의 중간 단계에서 추출되는 feature를 인코딩했을 때 결과 성능평가에 미치는 영향을 알아보는 실험을 수행하였다. 물체검출(Object detection)과 물체영역분할(Object segmentation)에 대하여 성능평가를 하였으며, 비교를 위해 원본 이미지와 256채널의 feature들을 한 장으로 합친 이미지 두 가지에 대해 인코딩하여 성능 평가를 실시하는 실험을 하여 결과를 도출했다. 실험 결과, 인코딩 시 압축 정도를 약하게 했을 경우 성능이 거의 떨어지지 않거나 심지어는 더 높은 경우도 있다. 하지만 256채널의 feature들에 대하여 인코딩을 하기 때문에 이미지의 용량과 해상도가 높아지는 단점이 있다.
Keywords