지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.8
- 수록면
- 259 - 267 (9page)
- DOI
- 10.7779/JKSNT.2023.43.4.259
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
항만 및 공항을 통과하는 화물 내 위험화물을 감지하기 위해 X-선 영상을 촬영하고 판독관이 육안으로 적발하고 있으며, 검출 정확도 및 일관성을 위해 위험화물 사전 스크리닝을 위한 영상 검색 분야에 딥러닝 인공 신경망 학습기법을 이용한 다양한 객체 검출 알고리즘이 적용되고 있다. 본 연구에서는 최근 주목받고 있는 비전 트랜스포머 백본을 이용한 Faster R-CNN, PAA, D2Det 등의 다양한 디텍터 알고리즘을 휴대수하물 영상 내 위험화물 검출에 적용하였다. 또한, 다양한 학습기법을 적용하여 검출 성능을 개선하기 위해 Soft Teacher, MAE (Masked Auto-Encoder), SimMIM 등의 자기지도학습 뿐만 아니라, DeiT, BEiT 등의 사전학습기법으로부터의 전이학습을 적용하였다. SIXray 데이터셋 내 객체 검출에 적용해본 결과, Swin Transformer 백본의 경우, mAP<SUB>0.5</SUB> = 86.1 %, ViT 백본의 경우, mAP<SUB>0.5</SUB> = 85.5 %의 검출 성능을 달성하였다.
목차
초록
Abstract
1. 서론
2. 학습 데이터셋
3. 딥러닝 인공지능 객체 검출 알고리즘
4. 실험 방법
5. 실험 결과 및 토의
6. 결론
References
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
필기체 문자인식을 위한 계층적 상호작용 신경망의 High-level Constant 구현 방법 ( High-level Constraint Network in the Hierarchical Interaction Architecture for Handwritten Character Recognition )
임채덕
,
송윤선
,
김명원
외 2명
한국통신학회 워크샵
1993
.01
인공지능 알고리즘을 이용한 서울 지하철 시간별 이용량 예측
김현정
,
권산
,
이예진
외 2명
한국통신학회 학술대회논문집
2023
.11
비전 트랜스포머를 통한 Full Transformer 비디오 캡셔닝 모델 제안
임희주
,
최용석
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
2023
.08
인공신경망 기반 수열 히트펌프 시스템의 성능예측모델 개발
배상무
,
권영식
,
문진우
외 1명
KIEAE Journal
2021
.08
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0102-2023-530-002021604