Layer-wise Feature Extraction Capacity using Pre-trained CNN

사전학습된 CNN의 계층별 특징추출능력연구

최근 객체인식 분야에서는 Convolutional Neural Network (CNN)이 주목받고 있다. CNN의 특징 중 하나는 입력이미지로 부터 특징 추출 방법을 스스로 학습한다는 것이다. 전통적은 객체인식 방법에서는 hand-written feature extractor를 사용하지만, CNN은 스스로가 특징을 추출한다. 하지만 CNN은 많은 학습데이터와 학습 시간을 필요로 한다. 우리는 객체인식 데이터로 사전학습된 CNN을 사용하여 특징을 추출하였고, 이 특징으로 People re-identification을 수행하였다. 이 과정에서 어떠한 학습도 하지 않았지만 CNN은 다른 영상처리 응용에 대해서도 비교적 좋은 성능을 보여주었다.