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조진우 (KAIST) 박지일 (KAIST) 이민영 (한국기계연구원) 전현용 (육군사관학교) 김경수 (KAIST)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
177 - 177 (1page)

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최근 자율주행차의 센서들에 대한 깊이 있는 연구가 진행되고 있다. 특히, 오직 카메라 기반의 자율주행을 추구하는 트렌드가 진행되고 있으며, VIS (Visible) 카메라의 환경에 대한 한계를 극복하기 위해 IR (Infrared) 카메라를 활용한 객체 탐지에 대한 연구는 반드시 필요하다. 딥러닝 기반의 객체 탐지 기술은 충분한 데이터를 필요로 하며, 데이터 증강은 객체 탐지 네트워크를 더 견고하게 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 연구에서는 GAN (Generative Adversarial Network)을 기반으로 하는 데이터 증강 방법을 기반으로 적외선 데이터셋의 고해상도 이미지를 생성하고 학습하여 객체 탐지의 성능을 높일 수 있는 방법을 연 ... 전체 초록 보기
#Data augmentation #Object detection #Infrared camera #GAN

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