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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 1,910 - 1,913 (4page)
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In the previous deep learning train Network with a dataset on the subject, Therefore, it took a lot of time and money not only to create this data, but also to label the existing data in order to learn.
In this study, We intend to proceed with the study by using Self—supervised learning as the subject of deriving the result of force measurement on a large amount of image data without Haptic sensor. We trained it by VGG—3D CNN with Self—supervised learning. The result of this study, we get the method which have 3D CNN with self—supervised is more less error than the method which have just Using 3D CNN.
In this study, We intend to proceed with the study by using Self—supervised learning as the subject of deriving the result of force measurement on a large amount of image data without Haptic sensor. We trained it by VGG—3D CNN with Self—supervised learning. The result of this study, we get the method which have 3D CNN with self—supervised is more less error than the method which have just Using 3D CNN.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 사사
참고문헌
참고문헌 (0)
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