딥러닝 기반 축 대칭 물체의 회전축 추정 기법
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 류시성 | - |
dc.contributor.author | 이주헌 | - |
dc.contributor.author | 홍제형 | - |
dc.date.accessioned | 2023-09-11T03:30:07Z | - |
dc.date.available | 2023-09-11T03:30:07Z | - |
dc.date.created | 2023-09-04 | - |
dc.date.issued | 2023-06-30 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/190513 | - |
dc.description.abstract | 축 대칭 물체를 복원할 때 자유도를 줄여 문제를 단순화하기 위해 회전축을 사용한다. 선행 연구들은 기하학적 접근법과 반복적 최적화 알고리즘을 이용하여 회전축을 추정하였으나, 해당 방법들은 기계학습 모델에 비해 추론 시간이 상당히 길다는 단점이 존재한다. 이를 해결하고자, 본 연구에서는 MLP 기반 딥러닝 모델을 기반으로 회전축을 추정하는 방법과 평행이동 및 회전에 적합한 새로운 손실함수를 제안한다. 또한 준 뉴턴 방법 중 하나인 Limited memory Broyden–Fletcher–Goldfarb– Shanno algorithm (LBFGS) 기법을 학습 과정에 활용하여 정확하고 효율적인 회전축 추출을 가능함을 보인다. 본 연구에서 제안된 방법은 기존 연구 대비 축 정확도 면에서 약간의 저하가 관찰되었으나, 추론 시간에 있어서 약 1,000 배의 획기적인 감소를 보여준다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 대한전자공학회 | - |
dc.title | 딥러닝 기반 축 대칭 물체의 회전축 추정 기법 | - |
dc.type | Conference | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 홍제형 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | , pp.1 - 5 | - |
dc.relation.isPartOf | 대한전자공학회 하계종합학술대회 | - |
dc.citation.startPage | 1 | - |
dc.citation.endPage | 5 | - |
dc.citation.conferencePlace | KO | - |
dc.citation.conferenceDate | 2023-06-28 | - |
dc.type.rims | CONF | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.identifier.url | https://conf.theieie.org/2023s/pages/programs.vm | - |
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