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저자정보
김기관 (경상대학교) 노천명 (경상대학교) 이수봉 (아디아랩) 이순섭 (경상대학교) 이재철 (경상대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제26권 제4호
발행연도
2021.12
수록면
366 - 375 (10page)
DOI
10.7315/CDE.2021.366

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Implementing good performance deep learning requires a large amount of high-quality data. However, in areas where the amount of data is limited, data collection takes a lot of time and cost. This study attempts to detect small object-sized submarine masts based on the environmental characteristics of the sea, which limit data collection and reduce the amount and quality of data due to the characteristics of submarine data used in the study. This study aims to improve recognition performance through preprocessing techniques with a small amount of data, and it can be seen that recognition performance has improved based on mAP.
#Deep learning #Data pre-processing #Object detection #Ocean #Submarine #Submarine mast #Small data

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 본론
3. 사례연구
4. 결론
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
FA Journal Smart Factory, https://www.fajournal. com/news/articleView.html?idxno=9591 Choi, D.W. and Ma, J.M., 2019, A Study on the Improvement of Ship Classification Based on Artificial Neural Network Considering Night and Low Visibility Marine Environment, Korean Journal of Computational Design and Engineering, 24(3), pp.320-328. google schola South Korea Policy Briefing, https://www.korea. kr/news/pressReleaseView.do?newsId=156452918 Kim, H.I., Moon, J.Y. and Park, J.Y., 2018, Research Trends for Deep Learning-Based, Electronic and Telecommunications Trends, 33(4), pp.44-53. google schola Chon, H.M. and Noh, J.C., 2020, Comparison Study of the Performance of CNN Models with Multi-view Image Set on the Classification of Ship Hull Blocks, Journal of the Society of Naval Architects of Korea, pp.140-151. google schola

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