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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제27권 제11호
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 519 - 530 (12page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2021.27.11.519
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최근 심층 신경망 기반 객체 검출 기술의 발전에도 불구하고 부분적으로 가려진 객체를 검출하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 객체의 외관 및 형태에 대한 제한적인 정보로 인해 가려짐이 있는 객체에 대한 정확한 바운딩 박스를 찾거나 클래스를 구별하는 것이 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 가려짐을 갖는 데이터를 합성하여 생성하고, 이를 이용한 모델 학습을 통해 부분 가려짐이 있는 객체의 검출 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 다양한 가려짐 상황을 고려하기 위해 다양한 가려짐 레벨 및 종류에 따라 합성 데이터를 생성한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 실제 군용 차량에 대한 데이터셋을 수집하였고, 이에 대한 합성 데이터를 생성하여 모델 학습에 활용하였다. 다양한 실험을 통해 합성 데이터를 이용하여 학습한 모델이 부분 가려짐을 갖는 객체 검출 성능을 향상시킴을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
References
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
H. Zhu, P. Tang, J. Park, S. Park, and A. Yuille, Robustness of object recognition under extreme occlusion in humans and coputational models, CogSci Conference, 2019.
A. Fawzi and P. Frossard, Measuring the effect of nuisance variables on classifiers, BMVC, 2016.
E. Hsiao and M. Hebert, Occlusion reasoning for object detection under arbitrary viewpoint, PAMI, 2013.
C. Zhou and J. Yuan, Occlusion pattern discovery for object detection and occlusion reasoning, TCSVT, Vol. 30, No. 7, 2020.
B. Pepik, M. Stark, P. Gehler, and B. Schiele, Occlusion patterns for object class detection, CVPR, 2013.
A. Fawzi and P. Frossard, Measuring the effect of nuisance variables on classifiers, BMVC, 2016.
E. Hsiao and M. Hebert, Occlusion reasoning for object detection under arbitrary viewpoint, PAMI, 2013.
C. Zhou and J. Yuan, Occlusion pattern discovery for object detection and occlusion reasoning, TCSVT, Vol. 30, No. 7, 2020.
B. Pepik, M. Stark, P. Gehler, and B. Schiele, Occlusion patterns for object class detection, CVPR, 2013.
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