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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.2
- 수록면
- 87 - 97 (11page)
- DOI
- https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.1.6
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Unmanned aerial vehicles (UAVs) can capture high-resolution imagery from a variety of viewingangles and altitudes; they are generally limited to collecting images of small scenes from larger regions. Toimprove the utility of UAV-appropriated datasets for use with deep learning applications, multiple datasets createdfrom various regions under different conditions are needed. To demonstrate a powerful new method for integratingheterogeneous UAV datasets, this paper applies a combined segmentation network (CSN) to share UAVid andsemantic drone dataset encoding blocks to learn their general features, whereas its decoding blocks are trainedseparately on each dataset. Experimental results show that our CSN improves the accuracy of specific classes(e.g., cars), which currently comprise a low ratio in both datasets. From this result, it is expected that the rangeof UAV dataset utilization will increase.
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