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
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.1
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 49 - 58 (10page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2024.51.1.49
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
이미지 분할은 이미지에 존재하는 객체를 객체 상자로 지역화하고 픽셀을 적절한 범주로 분류하는 컴퓨터 비전의 중요한 분야 중 하나이다. Instance segmentation 모델의 성능을 위해서는 다양한 크기의 객체에 대한 라벨을 가진 데이터셋이 요구된다. 하지만 최근 공개된 ‘Small Object Detection을 위한 이미지’ 데이터셋은 크기가 크고 일반적인 객체에 대한 라벨이 부족하여 잠재적 성능 저하를 유발한다. 본 논문에서는 위와 같은 문제를 해결하기 위해 비지도 학습 기반의 pseudo-labeling 방법론을 응용하여 일반적인 객체에 대한 pseudo-label을 생성함으로써 데이터셋의 품질을 개선한다. 실험결과, 기존 데이터셋 대비 작은 객체 분할 성능이 (+2.54 AP) 증가하였다. 추가적으로 적은 양의 데이터를 이용한 경우에서도 성능의 증가도 확인할 수 있었다. 이에 따라 제안된 방법론을 통해 효과적으로 데이터셋의 품질이 개선된 것을 확인할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법론
4. 실험 및 논의
5. 결론 및 향후계획
References
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
타겟 크기에 따른 스몰 오브젝트 탐지 성능 비교 연구
김은성
,
조민경
한국정보과학회 학술발표논문집
2023
.12
YOLOv7 기반의 작은 물체 추적에 관한 연구
김슬기
,
박재필
,
이재민
외 2명
한국통신학회 학술대회논문집
2023
.06
Sunlight Compensation for Vision Based Drone Detection
Yan Han Lau
,
Niven Sie Jun Liang
,
Shao Xuan Seah
외 4명
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2021
.10
YOLO 신경망 기반의 UAV 영상을 이용한 건물 객체 탐지 분석
김준석
,
홍일영
한국측량학회지
2021
.12
3D 깊이지도와 객체 인식 기반의 로봇 비전 시스템
고정환
전자공학회논문지
2020
.03
최근 본 자료
댓글(0)
0