과제정보
This research is partially supported by Institute of Information and Telecommunication Technology of KNU.
한국정보통신학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference)
- 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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- Pages.551-552
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- 2021
다중 클래스의 이미지 장면 분류
Image Scene Classification of Multiclass
- Shin, Seong-Yoon (Kunsan Natl. University) ;
- Lee, Hyun-Chang (Wonkwang University) ;
- Shin, Kwang-Seong (Wonkwang University) ;
- Kim, Hyung-Jin (Jeonbuk Natl. University) ;
- Lee, Jae-Wan (Kunsan Natl. University)
- 발행 : 2021.10.03
초록
본 논문에서는 변환 학습에 기반을 둔 다중 클래스 영상 장면 분류 방법을 제시한다. ImageNet 대형 이미지 데이터 세트에서 사전 훈련된 네트워크 모델에 의존하여 다중 클래스의 자연 장면 이미지를 분류한다. 실험에서는 최적화된 ResNet 모델을 Kaggle의 Intel Image Classification 데이터 셋에 분류하여 우수한 결과를 얻었다.
In this paper, we present a multi-class image scene classification method based on transformation learning. ImageNet classifies multiple classes of natural scene images by relying on pre-trained network models on large image datasets. In the experiment, we obtained excellent results by classifying the optimized ResNet model on Kaggle's Intel Image Classification data set.