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저자정보
윤상흠 (경일대학교) 한동진 (제주한라대학교) 김덕석 (엠티이지) 전병환 (경일대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1,122 - 1,125 (4page)

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본 연구에서는 내시경 수술 영상에서 총 6종의 수술도구를 인식하기 위하여 YOLO 계열의 모델과 R-CNN 계열의 모델 간 성능 차이를 비교 분석하기 위한 연구를 수행하였다. 두 계열에는 방법의 차이가 존재하므로 주어진 영상과 문제마다 적합한 모델이 무엇인지 분석해보고자 한다. 본 연구에 적용된 방법은 YOLOv3와 Faster R-CNN이며, 그 결과 YOLOv3는 속도가 빠르지만 정확도가 조금 떨어지는 경향을 보였고, Faster R-CNN의 경우 YOLOv3대비 속도가 2.6배 느리지만 3.59%의 정확도가 더 높은 것을 확인하였다. 의료영상의 특성상 속도보다는 정확도가 더 중요하므로 Faster R-CNN을 적용하는 것이 바람직한 것으로 판단된다.

목차

Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
Ⅲ. 의료영상 물체 인식 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
Ⅴ. 감사의 말
참고문헌

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