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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 171 - 177 (7page)
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최근 많은 이미지 데이터 셋들은 일반적인 특성을 추출하기 위한 다양한 데이터 클래스와 특징을 가지고 있다. 하지만 이러한 다양한 데이터 클래스와 특징으로 인해 해당 데이터 셋으로 훈련된 물체 검출 딥러닝 모델은 데이터 특성이 다른 환경에서 좋은 성능을 내지 못하는 단점을 보인다. 이 논문에서는 하위 카테고리 기반 물체 검출 방법과 오픈셋 물체 검출 방법을 이용하여 이를 극복하고, 강인한 물체 검출 딥러닝 모델을 훈련하기 위해 능동 준지도 학습 (Active Semi-Supervised Learning)을 이용한 다중 분기 트리 구조를 제안한다. 우리는 이 구조를 이용함으로써 데이터 특성이 다른 환경에서 적응할 수 있는 모델을 가질 수 있고, 나아가 이 모델을 이용하여 이전의 모델보다 높은 성능을 확보 할 수 있다.
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O. Russakovsky / 2015 / ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge / Int. J. Comput. Vis. 115(3):211~252
K. Ding / 2015 / Sparse hierarchical clustering for VHR image change detection / IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 12(3):577~581
K. He / 2015 / Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 37(9):1904~1916
R. Girshick / 2016 / Region-Based Convolutional Networks for Accurate Object Detection and Segmentation / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 38(1):142~158
J. Dong / 2015 / Looking Inside Category: Subcategory- Aware Object Recognition / IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. 25(8):1322~1334
K. Ding / 2015 / Sparse hierarchical clustering for VHR image change detection / IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 12(3):577~581
K. He / 2015 / Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 37(9):1904~1916
R. Girshick / 2016 / Region-Based Convolutional Networks for Accurate Object Detection and Segmentation / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 38(1):142~158
J. Dong / 2015 / Looking Inside Category: Subcategory- Aware Object Recognition / IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. 25(8):1322~1334
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