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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
안정인 (Kangwon National University) 김윤 (Kangwon National University) 최현수 (Kangwon National University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제27권 제12호(통권 제225호)
발행연도
2022.12
수록면
77 - 84 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

소형 스케일 객체 탐지를 위한 객체 재할당 방법
안정인 컴퓨터정보통신공학과 2023.01 학위논문

2022

소형 스케일 객체 탐지 레이블 재할당 기법
안정인 ,  김윤 ,  최현수 한국컴퓨터정보학회논문지 2022.12 학술저널

초록· 키워드

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본 논문은 객체 위치식별 알고리즘의 성능을 향상하기 위한 레이블 재할당 방법을 제안한다. 제안한 방법은 추론 단계와 재할당 단계로 구분한다. 추론 단계에서는 학습된 모델로부터 사전 지정된 크기에 따라 다중 스케일 추론을 수행한 뒤, 이를 마스킹한 영상을 다시 한번 추론하여 강인한 클래스 종류의 추론 결과를 얻는다. 재할당 단계에서는 박스간의 IoU를 계산하여 중복 박스를 제거하고, 박스와 클래스의 빈도를 계산하여 지배적 클래스를 다시 할당하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 공사현장 안전장비 인식 영상 데이터 세트에 레이블 재할당 방법을 적용하고 이를 YOLOX-L 객체 탐지 모델에서 학습하였다. 실험 결과 적용 전 대비 mAP가 3.9% 향상하여 51.07%를 달성하였으며 AP_S를 3배 이상 향상하여 14.53%를 달성하였다. 실험 결과를 통해 레이블 재할당 알고리즘이 더 우수한 성능의 모델을 훈련해 냄을 확인하였다.
#Artificial Intelligence #Object Detection #Dataset Refinement #Dataset Reassignment #인공지능 #객체 탐지 #데이터셋 정제 #데이터셋 재할당

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Related Works
III. The Proposed Method
IV. Experiments
V. Results
VI. Conclusions
REFERENCES

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