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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국산업응용수학회 JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY FOR INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics Vol.26 No.4
- 발행연도
- 2022.12
- 수록면
- 310 - 322 (13page)
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In this report, we apply an anomaly detection algorithm to a mobile oral health care application. In particular, we have investigated one class YOLOv3 as an anomaly detection model to classify pictures of mouths which will be used as inputs in the following machine learning model. We have achieved outstanding performances by proposing appropriate annotation strategies for our data sets and modifying the loss function. Moreover, the model can classify not only oral and non-oral pictures but also output preprocessed pictures that only contain the area around the lips by using the predicted bounding box. Thus, the model performs prediction and preprocessing simultaneously.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORKS
3. METHODS
4. RESULTS
5. CONCLUDING REMARKS
REFERENCES
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