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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.12
- 수록면
- 1,146 - 1,151 (6page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2018.18.0157
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In this paper, we propose a data-driven and deep-learning based classification scheme for small infrared target detection. Previous studies have shown feasible performance using conventional computer vision techniques, such as spatial and temporal filters. However, those handcrafted approaches are not optimized due to the nature of the application fields. Recently, deep-learning has shown excellent performance for many computer vision problems. The proposed data-driven proposal and convolutional neural network (DDP-CNN) approach can generate possible target locations through the DDP, and final targets are recognized through the CNN for classification. According to the experimental results using drone databases, the DDP-CNN shows an 0.85 average precision (AP) of target detection.
목차
Abstract
I. 서론
II. BASELINE METHOD : IR-YOLO
III. PROPOSED SMALL INFRARED TARGET DETECTION : DDP-CNN
IV. 실험 결과
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
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