심층 신경망에서 노이즈가 물체 검출에 주는 영향 분석 및 검출 성능 향상 기법 연구 - 임종화 (The Graduate School, Ajou University, 2017)
최근 깊은 신경망 모델이 비약적으로 발전하면서 여러 분야에 있어서 최고의 성능을 보여주고 있지만 실생활에 적용된 사례의 성능은 그만큼 높지 못하다. 이미지를 얻기 위한 장치들은 이미지의 잡음이나 여러 종류의 이미지 품질의 저하 문제를 겪곤 한다. 또한 이미지를 재전송 하거나 저장하는 과정을 거치면서 압축이 중복으로 적용이 되어 손실이 더욱 극대화 되기도 한다. 이러한 문제에서 인공 신경망의 성능은 상당히 좋지 못하다는 것이 기존 연구에서도 밝혀진 바 있다. 실생활에서 성능이 좋지 못하다는 점을 고려했을 때, 아직 이미지의 잡음이나 이미지 품질 저하 상황에서의 문제점을 풀고자 하는 시도가 상당히 적을뿐더러 기존 연구들은 상당히 제한적인 상황을 가정하기 때문에 문제점이 많다. 따라서 본 연구에서 실제 발생 가능한 여러 품질 저하 상황에서 인공 신경망의 성능을 개선시키고자 한다. 또한, 이미지 내에서 물체를 더욱 잘 찾는 문제를 풀기 위해서 중간 연결에 대해서도 연구를 수행하여 물체를 더 잘 찾을 수 있는 방법을 제시한다.
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :컴퓨터공학과,2017. 8
Keywords: Image classification; Semantic segmentation; Quality distortion; Skip connection; Deep neural network