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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 932 - 935 (4page)
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최근 피처 피라미드 구조를 베이스라인으로 활용한 얼굴 검출 기술이 좋은 검출 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 피처 피라미드 구조 기반의 얼굴 검출 모델인 RetinaFace 에 IoU 손실 함수를 적용하여 얼굴 검출 성능을 향상시킬 것을 제안한다. 이외에도 인셉션 모듈을 적용하여 피처 맵 수용 영역을 효과적으로 확장하며, 얼굴 영역 후보를 제안할 때 사용되는 윈도우인 앵커의 크기를 줄여 다양한 사이즈의 얼굴 영역을 더욱 효과적으로 검출하였다. 실제 얼굴 검출 데이터셋인 WIDERFACE 으로 학습한 결과 기존 방법 대비 제안한 방법 적용 시 약 0.011mAP 의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
목차
요약
1. 서론
2. 얼굴 검출 사전 연구
3. 실험 방법
4. 실험 결과 및 논의
5. 결론
참고 문헌
참고문헌 (0)
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