AI in EE

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AI in Signal Division

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이우주, 명현, "이미지를 강인하게 인식하는 중심주변 조절 기반 뉴럴 네트워크", 제 16회 한국로봇종합학술대회 (KRoC 2021), 휘닉스 평창, May. 2021. (AFCV (Asian Federation of Computer Vision))

본 연구는 비정형 환경에 강인한 deep neural network 구조를 다룬다. Deep neural network는 학습 데이터와 유사한 분포를 가지고 있는 테스트 데이터에서는 사람보다 높은 인식 성능을 보여주지만, 비정형 환경에서는 인식 성능이 크게 떨어진다. 본 연구에서는 사람의 surround modulation 기능을 end-to-end 학습 기반으로 deep neural network에 적용한 Trainable Surround Modulation을 제안한다. Trainable Surround Modulation은 학습 데이터에 최적화해서 학습하고 surround modulation 기능이 있어서 비정형 환경에서 물체를 잘 인식할 수 있다. 학습 데이터로 ImageNet을 사용하고 테스트 데이터로 비정형 환경을 반영하는 ImageNet-C를 사용해서 deep neural network의 강인함을 평가하였다. 실험 결과, 제안한 Trainable Surround Modulation을 사용해서 deep neural network가 비정형 환경에서 강인하게 이미지를 인식하는 것을 확인했다.