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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이언호 (공주대학교) 이영준 (선박해양플랜트연구소) 최진우 (선박해양플랜트연구소) 이세진 (공주대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제14권 제1호
발행연도
2019.3
수록면
14 - 21 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

수중 소나 영상 학습데이터의 다양한 Augmentation 에 따른 딥러닝 기반의 마커 검출 성능에 관한 연구
이언호 ,  이영준 ,  최진우 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2019.04 학술대회자료
수중 소나 영상 학습 데이터의 왜곡 및 회전 Augmentation을 통한 딥러닝 기반의 마커 검출 성능에 관한 연구
이언호 ,  이영준 ,  최진우 외 1명 로봇학회 논문지 2019.03 학술저널

2018

수중 소나 영상의 부분 왜곡에 따른 학습 데이터 Augmentation을 통한 마커 검출 성능에 관한 연구
이언호 ,  이영준 ,  최진우 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2018.12 학술대회자료

초록· 키워드

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In the ground environment, mobile robot research uses sensors such as GPS and optical cameras to localize surrounding landmarks and to estimate the position of the robot. However, an underwater environment restricts the use of sensors such as optical cameras and GPS. Also, unlike the ground environment, it is difficult to make a continuous observation of landmarks for location estimation. So, in underwater research, artificial markers are installed to generate a strong and lasting landmark. When artificial markers are acquired with an underwater sonar sensor, different types of noise are caused in the underwater sonar image. This noise is one of the factors that reduces object detection performance. This paper aims to improve object detection performance through distortion and rotation augmentation of training data. Object detection is detected using a Faster R-CNN.
#Deep Learning #Data Augmentation #Object Detection #Underwater Sonar Image

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 데이터 Augmentation
4. 실험 결과
5. 결론
References

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