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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
박종찬 (동아대학교) 강대성 (동아대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2020년도 종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2020.10
수록면
157 - 160 (4page)

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딥러닝 이미지 분석기술이 발전하여 제조업을 포함한 산업 전 영역에서 발전하고 있다. 공장에서 생산한 부품을 분류하고 검사하는데 복잡한 환경에서 사람이 작업하기 힘들기 때문에 분류 및 검사 기술의 개선이 필요하다. 본 논문에서는 MRCNN(Mask Region based Convlolutional Neural Network)을 적용하여 특정 객체의 예측한 마스크를 만들고 특정 객체 이외의 배경을 제거한 뒤에 코너점 검출 알고리즘을 적용하여 특정 객체의 위치 파악, 분류를 좀 더 효율적으로 수행할 수 있는 코너 점 검출 방법을 제안한다. 입력되는 영상으로부터 특정 데이터셋으로 학습된 MRCNN으로 특정 객체의 마스크를 검출하여 배경 분리한다. 그리고 배경 분리된 특정 객체의 엣지를 추출하고 미분 연산자로 잡음 없이 코너점을 검출한다. 제안하는 방법을 통해 복잡한 환경에서 특정 객체의 위치 파악 및 분류할 때 우수한 검출 성능을 확인했다.
#instance segmentation #convolutional neural network #object detection #corner point detection

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방식
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-004-001586716