한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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젯슨 나노 기반 활성 함수에 따른 초해상화 알고리즘 성능 분석 연구

A study on the Performance Analysis of Super-Resolution Algorithms by the activation functions using Jetson Nano

  • 임재윤 (상명대학교 시스템반도체공학과) ;
  • 김유민 (상명대학교 시스템반도체공학과) ;
  • 김용우 (상명대학교 시스템반도체공학과)
  • Lim, Jae-Yoon (Dept. of System Semiconductor Engineering, Sangmyung University) ;
  • Kim, Yu-Min (Dept. of System Semiconductor Engineering, Sangmyung University) ;
  • Kim, Yongwoo (Dept. of System Semiconductor Engineering, Sangmyung University)
  • 발행 : 2022.05.17
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초록

최근 고해상도 영상이 필요하게 되었으며, 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 변환하는 딥러닝 기반의 초해상도 알고리즘에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그럼에도 불구하고 딥러닝 기반의 초해상도 알고리즘은 하드웨어의 한계로 인해 임베디드 시스템에서 실행시간이 느린 단점이 있다. 본 논문에서는 심층신경망 기반의 초해상도 알고리즘의 네트워크 구조를 제시하고 다양한 활성화 함수에 따른 화질 및 실행시간 성능을 분석한다. 실험 결과, 젯슨 나노보드의 다양한 활성화 함수 중 화질과 실행 시간의 관계에서 도출한 최적의 활성화 함수가 PReLU 함수임을 확인하였다.

키워드

과제정보

다음의 성과는 과학기술정보통신부와 연구개발특구진흥재단이 지원하는 과학벨트 지원사업으로 수행된 연구결과입니다.