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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
조은지 (세종대학교) 이동천 (세종대학교)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회 학술대회자료집 2019 한국측량학회 정기학술발표회
발행연도
2019.4
수록면
53 - 58 (6page)

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인공지능을 실현하기 위한 딥러닝(DL)은 최근 컴퓨팅 파워가 향상됨에 따라서 여러 분야에서 활용되고 있다. 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network)은 영상 학습을 위한 대표적인 DL모델이다. CNN에서 발전된 영역기반 합성곱 신경망(R-CNN: Region- based Convolutional Neural Network)은 객체가 존재하는 영역을 탐지하고 객체를 인식하는 DL 모델이다. 본 연구에서는 R-CNN 중 가장 최근에 개발된 Mask R-CNN의 학습 데이터를 효과적으로 구성하여 건물의 인식 정확도를 높일 수 있는 방안을 제시하였다.

목차

초록
1. 서론
2. 연구방법
3. 결과 분석
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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