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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김주찬 (군산대학교) 손창환 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2019년도 공동학술대회 및 대학생논문경진대회 [2개 학회 공동개최]
발행연도
2019.11
수록면
428 - 432 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

빗줄기 제거를 위한 구조 인식 잔차 네트워크
김주찬 ,  손창환 Proceedings of KIIT Conference 2020.10 학술대회자료
빗줄기 제거를 위한 구조 인식 잔차 네트워크
김주찬 ,  손창환 한국정보기술학회논문지 2020.10 학술저널

2019

빗줄기 제거를 위한 잔차 네트워크와 Fast R-CNN을 통한 폭우 환경에서의 객체 검출 성능 비교
김주찬 ,  손창환 Proceedings of KIIT Conference 2019.11 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 인공지능 기술을 기반으로 자율 주행 기술이 발달함에 따라 객체 검출 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 컴퓨터 비전 기반의 객체 검출 기법은 폭설, 폭우, 안개와 같은 악천 후 환경에 따라 상당한 영향을 받게 된다. 악천후 조건에서 수집된 영상에서 객체 검출 성능을 높이기 위해서는 빗줄기 패턴이 객체 검출에 필요한 특징 추출에 부정적인 영향을 미치는지를 조사할 필요가 있다. 기존의 연구는 객체 검출과 빗줄기 제거 과정이 서로 독립적으로 연구되고 있으므로 폭우 환경에서의 빗줄기 패턴과 객체 검출 성능과의 연관성을 제시하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 빗줄기 패턴이 객체 검출 성능에 미치는 영향을 조사하고자 한다. 이를 위해, 빗줄기 제거를 위한 잔차 네트워크와 객체 검출을 위한 Fast RCNN 네트워크를 각각 학습한 후, 빗줄기 제거 전후의 객체 검출 성능을 정량적으로 비교하고자 한다. 실험을 통해 빗줄기 영상에서 빗줄기를 제거한 후에 평균정밀도가 11.1만큼 향상된 것을 확인하였다.
#Rain Removal #Object Detection #Deep Learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 빗줄기 강도에 따른 객체 검출 성능 비교
3. 결론
참고 문헌

참고문헌 (0)

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