Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 SW중심대학사업의 연구결과로 수행되었음(2019-0-01834)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.11a
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- Pages.930-932
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Pet-Species Classification with Data augmentation based on GAN
GAN 기반 데이터 증강을 통한 반려동물 종 분류
- Park, Chan (Dept. of Computer Science and Engineering, Hoseo University) ;
- Moon, Nammee (Dept. of Computer Science and Engineering, Hoseo University)
- Published : 2021.11.04
Abstract
영상처리에서 데이터 증강(Data augmentation)은 단순히 사진을 편집하여 사진의 개수를 증강하는 것이다. 단순 데이터 증강은 동물의 반점이나 다양한 색깔을 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GAN을 통한 데이터 증강 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 CycleGAN을 사용하여 GAN 이미지를 생성한 뒤, 데이터 증강을 거쳐 동물의 종 분류 정확도를 측정한다. 정확도 비교를 위해 일반 사진으로만 구성한 집단과 GAN 사진을 추가한 두 집단으로 나누었다. ResNet50을 사용하여 종 분류 정확도를 측정한다.
Keywords