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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 1 - 10 (10page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2024.22.3.1
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영상에서 사람을 검출하는 기술에 대한 연구는 꾸준히 진행되어 왔으며, 최근에는 밀집 인파 분석을 위한 사람의 추적, 행동 인식 등의 다양한 연구가 진행되고 있다. 밀집된 인파에서의 보행자 검출은 보행자간의 가려짐 또는 겹침으로 인해 정확도 저하 및 오검출 등 문제를 발생시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 YOLOv5 모델 기반의 개선 방법을 제안한다. 먼저 네트워크 특징 융합 단계에서 어텐션 메커니즘 기반 신경망을 구성하여 특징 추출 성능 향상과 동시에 NMS(Non-Maximum Suppression)의 계산부담을 줄였다. 다음으로 업샘플링을 통한 각 신경망 층의 피라미드 특징의 해상도를 향상시켜 중첩 대상에 대한 차별적인 어텐션 특징 맵을 생성 및 결합하는 구조를 제안하였다. 제안하는 방법을 CrowdHuman 데이터 셋에서의 실험을 통해, 실시간 검출 테스트 결과 mAP 2.3%, loss 0.013이 개선되었음을 보여주었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 이론
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (0)
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