Method for the compensation of convolution output data in zero padded deep learning neural network

딥러닝 신경망에서 합성곱 필터계층에서 입력과 합성곱필터가 합성곱을 수행한 이후 얻게되는 출력영상데이터는 입력영상데이터보다 데이터의 사이즈가 줄어드는 단점을 개선하기 위한 효율적인 방법을 제시한다. 제시된 방법에서는 입력영상데이터에 비하여 합성곱연산이후 출력영상데이터의 사이즈를 유지하기 위하여 입력영상데이터의 경계픽셀들을 제로패딩하고 필터와의 합성곱을 수행하여 출력영상데이터를 획득한 후에 합성곱 필터의 부호를 고려하여 계산한 필터부호화된 데이터, 이로부터 합성곱을 수행하여 획득한 출력영상데이터를 보정하기 위하여 계산하여 얻은 보정계수...

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Main Author SONG SEONG HO
Format Patent
LanguageEnglish
Korean
Published 17.06.2024
Subjects
CALCULATING
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
COMPUTING
COUNTING
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
PHYSICS
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Summary:딥러닝 신경망에서 합성곱 필터계층에서 입력과 합성곱필터가 합성곱을 수행한 이후 얻게되는 출력영상데이터는 입력영상데이터보다 데이터의 사이즈가 줄어드는 단점을 개선하기 위한 효율적인 방법을 제시한다. 제시된 방법에서는 입력영상데이터에 비하여 합성곱연산이후 출력영상데이터의 사이즈를 유지하기 위하여 입력영상데이터의 경계픽셀들을 제로패딩하고 필터와의 합성곱을 수행하여 출력영상데이터를 획득한 후에 합성곱 필터의 부호를 고려하여 계산한 필터부호화된 데이터, 이로부터 합성곱을 수행하여 획득한 출력영상데이터를 보정하기 위하여 계산하여 얻은 보정계수, 이 보정계수를 출력영상데이터에 곱하여 획득한 보정된 출력영상데이터를 포함한 일련의 과정과 방법을 포함한다.
Bibliography:Application Number: KR20220170608