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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 1,552 - 1,559 (8page)
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Convolution neural networks (CNNs) show notable performance in image processing and are used as representative core models. CNNs extract and learn features from large amounts of train dataset. In general, it has a structure in which a convolution layer and a fully connected layer are stacked. The core of CNN is the convolution layer. The size of the kernel used for feature extraction and the number that affect the depth of the feature map determine the amount of weight parameters of the CNN that can be learned. These parameters are the main causes of increasing the computational complexity and memory usage of the entire neural network. The most computationally expensive components in CNNs are fully connected and spatial convolution computations. In this paper, we propose a Fourier Convolution Neural Network that performs the operation of the convolution layer in the Fourier domain. We work on modifying and improving the amount of computation by applying the fast fourier transform method. Using the MNIST dataset, the performance was similar to that of the general CNN in terms of accuracy. In terms of operation speed, 7.2% faster operation speed was achieved. An average of 19% faster speed was achieved in experiments using 1024x1024 images and various sizes of kernels.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안하는 FFT 기반 컨볼루션 알고리즘
4. 실험 결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
S.W. Park, S.H. Kim, S.C. Lim, and D.Y. Kim, “Performance Comparison of Commercial and Customized CNN for Detection in Nodular Lung Cancer,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 23, No. 6, pp. 729-737, 2020.
S.C. Lim and D.Y. Kim, “Semantic Segmentation using Convolutional Neural Network with Conditional Random Field,” The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, Vol. 12, No. 3, pp. 451-456, 2017.
S.C. Lim, S.W. Park, J.C. Kim, and C.S. Ryu, “Object Tracking Algorithm using Feature Map based on Siamese Network,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 24, No. 6, pp. 796-804, 2020.
Y. LeCun, B. Boser, J.S. DDenker, D. Henderson, R.E. Howard, W. Hubbard, and L.D. Jackel, “Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition,” Neural Computation, Vol. 1, No. 4, pp. 541-551, 1989.
O. Russakovsky, et al, “Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge,” International Journal of Computer Vision, Vol. 115, No. 3 pp. 211-252, 2015.
S.C. Lim and D.Y. Kim, “Semantic Segmentation using Convolutional Neural Network with Conditional Random Field,” The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, Vol. 12, No. 3, pp. 451-456, 2017.
S.C. Lim, S.W. Park, J.C. Kim, and C.S. Ryu, “Object Tracking Algorithm using Feature Map based on Siamese Network,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 24, No. 6, pp. 796-804, 2020.
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