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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,995 - 2,999 (5page)
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This paper introduces enhancing object detection capabilities through an additive learning framework integrating two detection models such as YOLO (You Only Look Once). Additive learning involves AI modules collaboratively enhancing their performance by sharing and utilizing knowledge from each other. This framework significantly improves both dual models performance through continuous analysis of new incoming image data, enabling dynamic decisions on whether an image should be saved for further detection capability refinement. The implementation of this framework not only achieves higher accuracy in object detection systems but also ensures that the models adapt and improve when encountering new, unseen data points.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Methodology
Ⅳ. Results
Ⅴ. Conclusion & Future Work
References
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