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| 기술명 |
전이 학습을 이용한 이미지 분류 모델 생성 장치 및 방법 |
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| 권리구분 | 특허 | |||
| 출원인 | 세종대 산학협력단 | |||
| 대표발명자 | 이름 | 소속학과 | 연구실 | |
| 한동일 | 컴퓨터공학과 |
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| 대표연구분야 | 컴퓨터 비젼, 디스플레이 화질 개선, 색역 사상, 딥러닝, 인공지능 | |||
| 출원번호 | 10-2021-0134747 | 등록번호 | 10-2641533 | |
| 출원일 | 2021-10-12 | 등록일 | 2024-02-22 | |
| 특허원문 | 본 발명에 따른 단계별 전이 학습 기반 신경망은 데이터 준비(200), 클래스 밸런싱(300), 데이터 확대(400), 벤치마킹(500), 모델 설계(600), 단계적 전이 학습(700)으로 구성됨. |
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| 상세기술정보 1 | 기술명 | 기술요약 | ||
| 등록된 자료가 없습니다. | ||||
| 기술분류(대) | 정보 | 기술분야 | 정보·통신 | |
| 적용분야 | 딥러닝 네트워크를 이용한 이미지 분류 | |||
| 기술명 | |
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전이 학습을 이용한 이미지 분류 모델 생성 장치 및 방법 |
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| 권리구분 | 출원인 |
| 특허 | 세종대 산학협력단 |
| 대표발명자 | |
| 이름 | 소속학과 |
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한동일
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컴퓨터공학과 |
| 대표연구분야 | |
| 컴퓨터 비젼, 디스플레이 화질 개선, 색역 사상, 딥러닝, 인공지능 | |
| 출원번호 | 등록번호 |
| 10-2021-0134747 | 10-2641533 |
| 출원일 | 등록일 |
| 2021-10-12 | 2024-02-22 |
| 특허원문 | |
| 본 발명에 따른 단계별 전이 학습 기반 신경망은 데이터 준비(200), 클래스 밸런싱(300), 데이터 확대(400), 벤치마킹(500), 모델 설계(600), 단계적 전이 학습(700)으로 구성됨. | |
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| 상세기술정보 | |
| 기술명 | 기술요약 |
| 등록된 자료가 없습니다. | |
| 기술분야 | 적용분야 |
| 정보·통신 | 딥러닝 네트워크를 이용한 이미지 분류 |