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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 1,044 - 1,047 (4page)
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최근, 컴퓨터 비전 분야가 딥러닝에 의해 발전하면서 학습 데이터에 대한 라벨링은 중요한 문제가 되고 있다. 특히 포즈 추정 모델의 학습 데이터셋을 라벨링하는 것은 시간이 오래 걸리고, 많은 노력이 요구된다. 이에 따라 관절 좌표 라벨링을 위한 툴이 연구, 개발되었으며 딥러닝 모델을 이용해 포즈 제안을 수행하는 웹 라벨링 툴이 존재한다. 그러나, 이는 단일 포즈 추정 모델을 사용하기 때문에 사용자의 상황에 따른 유동성이 부족하다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 여러 포즈 추정 네트워크를 이용해 사용자의 상황에 따라 네트워크를 선택할 수 있는 웹 기반 라벨링 툴을 제안한다. 또한 모델 성능 비교와 실험을 통해 각 포즈 추정 모델을 정확도와 속도 측면에서 평가해 순위를 매긴다. 이를 통해 사용자의 라벨링 상황과 필요에 부합하는 포즈 제안 모델을 선택할 수 있는 가이드라인을 제시한다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 웹 기반 라벨링 툴
4. 실험과 적용 방안 모색
5. 결론
참고문헌
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