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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
엄태성 (인하대학교) 송병철 (인하대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,354 - 2,357 (4page)

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In the field of object detection, occlusion remains a significant challenge that impedes accurate identification and localization of objects. This paper addresses the issue by combining data augmentation techniques to enhance robustness of object detection models. We explore the effectiveness of cutout, random erasing, and gridmask, and evaluate their performance in pairwise combinations. These augmentation methods not only improve the model"s ability to detect occluded objects but also enhance overall detection accuracy. Our findings indicate that the synergistic effect of combining different augmentation techniques leads to significant performance gains, highlighting the importance of data augmentation in developing more resilient object detection models.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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