Glaring Wall Pad classification by transfer learning

전이학습을 이용한 전반사가 있는 월패드 분류

  • Lee, Yong-Jun (Dept. of Computer Engineering, Inha University) ;
  • Jo, Geun-Sik (Dept. of Computer Engineering, Inha University)
  • 이용준 (인하대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 조근식 (인하대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2021.07.14

Abstract

딥러닝을 이용한 이미지 처리에서 데이터 셋이 반드시 필요하다. 월패드는 널리 보급되는 다양한 성능을 포함한 IoT가전으로 그 기능의 사용을 돕기 위해서는 해당 월패드에 해당하는 매뉴얼을 제공해야 하고 이를 위해 딥러닝을 이용한 월패드 분류를 이용 할 수 있다. 하지만 월패드 중 일부 모델은 화면의 전반사가 매우 심해 기존의 작은 데이터 셋으로는 딥러닝을 이용한 이미지 분류 성능이 좋지 못하다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 추가적으로 데이터 셋을 구축하고 이를 이용해 대규모 데이터로 사전 학습된 VGG16, VGG19, ResNet50, MobileNet 등을 이용해 전이학습을 통해 월패드를 분류한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT 연구센터육성지원사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2017-0-01642)