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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.8
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 627 - 632 (6page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2022.49.8.627
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FPN (Feature Pyramid Network)은 객체 검출의 다중 스케일 문제를 해결하기 위한 특성 맵 융합 기법이다. 그러나, FPN은 인접한 해상도에 초점을 맞추어 특성 맵 융합을 수행하기 때문에 인접하지 않은 계층에 포함된 의미 정보가 희석되는 문제가 있다. 본 논문에서는 다중 스케일 객체 검출을 위한 Graph Convolution Network (GCN) 기반의 특성 맵 융합 기법을 제안한다. 제안된 GCN 기반 방법은 학습 가능한 인접 행렬 가중치에 따라 모든 계층의 특성 맵 정보를 동적으로 융합한다. 인접 행렬 가중치는 객체의 스케일 정보를 적응적으로 반영하기 위해 다중 스케일 attention 메커니즘을 기반으로 생성된다. 특성 맵 융합 과정은 인접 행렬과 특성 노드 행렬 간 행렬 곱 연산을 통해 수행된다. 실험을 통해 기존 FPN 방법보다 PASCAL-VOC 벤치마크 데이터 셋에서 다중 스케일 객체 검출 성능을 향상시키는 것을 보임으로서 제안 기법의 성능을 검증하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 기법
4. 실험 및 성능 평가
5. 결론
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
L. Wang, Y. Lu, H. Wang, Y. Zheng, H. Ye, and X. Xue, "Evolving boxes for fast vehicle detection," IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), pp. 1135-1140, Mar. 2017.
E. Adelson, C. Anderson, J. Bergen, and J. Ogden, "Pyramid methods in image processing," RCA Engineer, pp. 33-41, Mar. 1984.
LIN, T. Yi, et al., "Feature pyramid networks for object detection," IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2117-2125, 2019.
A. Neubeck and L. Van Gool, "Efficient non-maximum suppression," IEEE 18th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'06), Vol. 3, pp. 850-855, Sep. 2006.
B. Singh and L. Davis, "An analysis of scale invariance in object detection snip," IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3578-3587, Nov. 2018.
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A. Neubeck and L. Van Gool, "Efficient non-maximum suppression," IEEE 18th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'06), Vol. 3, pp. 850-855, Sep. 2006.
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