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학술저널
저자정보
Jongmin Lee (University of Ulsan) Yongwan Kim (Electronics and Telecommunications Research Institute) Jinsung Choi (Electronics and Telecommunications Research Institute) Ki-Hong Kim (Electronics and Telecommunications Research Institute) Daehwan Kim (University of Ulsan)
저널정보
한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.21 No.1
발행연도
2023.3
수록면
98 - 102 (5page)

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This paper presents a study on how augmenting semi-synthetic image data improves the performance of human detection algorithms. In the field of object detection, securing a high-quality data set plays the most important role in training deep learning algorithms. Recently, the acquisition of real image data has become time consuming and expensive; therefore, research using synthesized data has been conducted. Synthetic data haves the advantage of being able to generate a vast amount of data and accurately label it. However, the utility of synthetic data in human detection has not yet been demonstrated. Therefore, we use You Only Look Once (YOLO), the object detection algorithm most commonly used, to experimentally analyze the effect of synthetic data augmentation on human detection performance. As a result of training YOLO using the Penn-Fudan dataset, it was shown that the YOLO network model trained on a dataset augmented with synthetic data provided high-performance results in terms of the Precision-Recall Curve and F1-Confidence Curve.
#Data augmentation #Human detection #Semi-synthetic data #YOLO etc.

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. SEMI-SYNTHETIC HUMAN DATA GENERATION
Ⅲ. OBJECT DETECTION ALGORITHM: YOLOv5
Ⅳ. COMPARISON OF HUMAN DETECTION PERFORMANCE BASED ON SEMI-SYNTHETIC DATA AUGMENTATION
Ⅴ. CONCLUSION
REFERENCES

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