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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 249 - 253 (5page)
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Small object detection using deep learning is required in various fields such as military and medical as well as security/surveillance using surveillance and reconnaissance drones. We apply various techniques to YOLOv5 to build a real-time small object detection model and compare and analyze the results. We compare the contribution of 1) sufficient feature maps fusion through a heavier neck than the existing model, and 2) replacing up-sampling with Transposed Convolution to efficiently increase the feature map size. Each technique led to improved performance in detecting small objects than the existing models, and we will continue research to build a model with better performance by combining these techniques.
목차
Absect
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORKS
3. EXPERIMENTS
4. RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES
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