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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정진형 (경기대학교 일반대학원 산업시스템공학과) 심현수 (경기대학교 일반대학원 산업시스템공학과) 김용수 (경기대학교 산업시스템공학과)
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 한국산업경영시스템학회지 제46권 제1호
발행연도
2023.3
수록면
76 - 83 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

SHAP를 이용한 이미지 어노테이션 자동화 프로세스 연구
정진형 ,  심현수 ,  김용수 산업경영시스템학회지 2023.03 학술저널

2021

결함 검출을 위한 자동 어노테이션 프로세스 연구
정진형 ,  김용수 한국신뢰성학회 학술대회논문집 2021.06 학술대회자료
결함 검출을 위한 SHAP 기반 이미지 어노테이션 자동화 프로세스 연구
정진형 산업경영공학과 2021.01 학위논문

초록· 키워드

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Recently, the development of computer vision with deep learning has made object detection using images applicable to diverse fields, such as medical care, manufacturing, and transportation. The manufacturing industry is saving time and money by apply- ing computer vision technology to detect defects or issues that may occur during the manufacturing and inspection process. Annotations of collected images and their location information are required for computer vision technology. However, manually labeling large amounts of images is time-consuming, expensive, and can vary among workers, which may affect annotation qual- ity and cause inaccurate performance. This paper proposes a process that can automatically collect annotations and location in- formation for images using eXplainable AI, without manual annotation. If applied to the manufacturing industry, this process is thought to save the time and cost required for image annotation collection and collect relatively high-quality annotation information.
#Image Annotation #SHAP #Explainable Artificial Intelligence(XAI) #Automation Process #Defect Detection

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