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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.12
- 수록면
- 1,079 - 1,087 (9page)
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최근 딥러닝(deep learning) 인공지능 기반의 컴퓨터 비전 분야는 각종 영상분석 분야에서 화제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 여러 이미지 인식 알고리즘 중 이미지 내에서 객체를 검출하는 데 사용되는 Faster R-CNN 알고리즘을 이용하여 화재 이미지에서 불꽃을 검출하고자 한다. 학습 과정에서 소량의 데이터셋을 통한 화재검출 정확도 향상을 위해 이미지 오그멘테이션(image augmentation) 기법을 이용하고, 이미지 오그멘테이션을 6가지 유형별로 나누어 학습하여 정확도, 정밀도, 검출률을 비교하였다. 그 결과, 이미지 오그멘테이션의 종류가 늘어날수록 검출률이 상승하지만, 다른 객체 검출모델들의 일반적인 정확도와 검출률의 관계와 마찬가지로 오검출율 또한 10%에서 최대 30%까지 증가하게 됨을 확인하였다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 인공지능기법을 이용한 화재검출
Ⅲ. 화재검출 모델 학습 및 실험결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
[보고서] - J. S. Won / 2017 / A Study Focused on Responding to Fire-Related Accidents : 1 ~ 21
[기타자료] - L. Xiao / 2018 / A Distributed Reinforcement Learning Solution With Knowledge Transfer Capability for A Bike Rebalancing Problem / arXiv preprint, arXiv: 1810.04058
[학술지(정기간행물)] - Y. Bengio / 2009 / Learning Deep Architecture for AI / Foundations and trendsⓇ in Machine Learning 2 (1) : 1 ~ 127
[학술지(정기간행물)] - G. Hinton / 2006 / A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets / Neural Computation 18 (7) : 1527 ~ 1554
[기타자료] - G. Huang / 2018 / Densely Connected Convolutional Networks / arXiv preprint, arXiv:1608.06993
[기타자료] - L. Xiao / 2018 / A Distributed Reinforcement Learning Solution With Knowledge Transfer Capability for A Bike Rebalancing Problem / arXiv preprint, arXiv: 1810.04058
[학술지(정기간행물)] - Y. Bengio / 2009 / Learning Deep Architecture for AI / Foundations and trendsⓇ in Machine Learning 2 (1) : 1 ~ 127
[학술지(정기간행물)] - G. Hinton / 2006 / A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets / Neural Computation 18 (7) : 1527 ~ 1554
[기타자료] - G. Huang / 2018 / Densely Connected Convolutional Networks / arXiv preprint, arXiv:1608.06993
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