KCI등재
잔차연결 기반의 AWGN 제거를 위한 CNN 학습 알고리즘 = CNN Learning Algorithm Based on Residual Connection for AWGN Removal
저자
발행기관
학술지명
한국정보통신학회논문지(Journal of the Korea Institute Of Information and Communication Engineering)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
715-722(8쪽)
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With the development of IoT and AI technology in modern society, diverse fields are being automatized. The automation system using images detects characteristics of the ones gained with a camera or sensors or categorizes objects. Yet, noise can be made for different reasons in the process of getting images, and the part damaged by noise can be detected in error or cause the detection rate to become reduced. In this paper, the learning algorithm to restore images damaged by AWGN based on the residual connection was suggested. Regarding the proposed algorithm, the hidden layer of the convolution neural network was divided into three blocks depending on the depth of the network, and the learning data of each blcok was delivered to the link layer using the residual link. The final result was obtained using the output of the link layer, and the noise of images was removed by obtaining the estimated noise with the studied neural network.
더보기현대사회는 IoT 기술 및 인공지능 기술의 발전에 따라 다양한 분야에서 자동화가 이루어지고 있다. 영상을 사용하는 자동화 시스템은 카메라 또는 센서로 획득한 영상에서 특징을 검출하거나 객체를 분류한다. 하지만 영상을 획득하는 과정에서 다양한 원인으로 영상에 잡음이 발생하여 잡음에 훼손된 영역을 객체로 오검출하거나 검출률 저하를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 잔차연결에 기반한 AWGN에 의해 훼손된 영상을 복원하는 학습 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 합성곱 신경망의 은닉층을 네트워크 깊이에 따라 세 개의 블록으로 구분하였으며, 각각의 블록의 학습 데이터를 잔차연결을 사용하여 연결 계층에 전달한다. 최종 결과는 연결 계층의 출력을 사용하여 구하며, 학습된 신경망으로 잡음 추정 값을 구하여 영상의 잡음을 제거한다.
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