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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 1,099 - 1,107 (9page)
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본 논문은 회전 바운딩 박스를 통해 딥러닝 기반의 유도무기를 검출하는 방법을 제안한다. 회전 바운딩 박스에 포함된 각도 정보는 클러터를 필터링하거나 유도무기의 단 분리 시 표적탄을 추적하는데 유용하게 활용될 수 있다. 각도를 예측하기 위해 기존의 높은 탐지 성능과 빠른 실행속도를 보이는 YOLOv5를 기반으로 각도 파라미터를 추가하여 네트워크를 구성하였다. 각도 파라미터 추가로 인한 학습 성능 저하를 줄이기 위해 회귀방법(regression)과 분류방법(classification)이 통합된 방식을 제안하였다. 기존의 회귀방법(regression)만 사용한 방법에 비해 네트워크 헤드(head) 컨볼루션(convolution) 레이어의 파라미터 수를 줄일 수 있어 유도무기 탐지 성능과 각도 예측 성능을 향상시킬 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
T. Tian / 2020 / Arbitrary-oriented inshore ship detection based on multi-scale feature fusion and contextual pooling on rotation region proposals / Remote Sensing 12(2):339
L. Li / 2020 / A novel CNN-based method for accurate ship detection in HR optical remote sensing images via rotated bounding box / IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 59(1):686~699
K. He / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :770~778
김종회 / 2020 / 딥러닝 기반 적외선 영상내 전력선 유무 검출 방법 / 한국통신학회논문지 45(1):159~162
GitHub / YOLOV5-master
L. Li / 2020 / A novel CNN-based method for accurate ship detection in HR optical remote sensing images via rotated bounding box / IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 59(1):686~699
K. He / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :770~778
김종회 / 2020 / 딥러닝 기반 적외선 영상내 전력선 유무 검출 방법 / 한국통신학회논문지 45(1):159~162
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