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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 703 - 712 (10page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2024.29.5.703
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딥러닝을 이용한 객체검출은 대부분 RGB 영상을 기반으로 이루어지고 있다. 하지만 RGB 영상은 야간이나 안개, 비, 눈 등 여러 환경적인 조건에서는 객체를 검출하는데 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 반면에 IR (Infra Red) 영상은 열 정보만으로 처리하므로 RGB 영상보다 해상도가 떨어지지만 환경적인 조건에 덜 민감하다. 딥러닝을 이용한 객체검출 모델은 다양하지만, 최근에는 정확도가 높고 처리 속도가 빠른 YOLO가 많이 사용되고 있다. 그러나 YOLO는 RGB 영상에 맞춰 설계되어 있어 IR 영상에서 객체검출을 하기 위해서는 IR 영상에 맞춰 설계할 필요가 있다. 또한 많은 계산량이 요구되는 딥러닝 알고리즘을 엣지 디바이스에서 사용하기 위해서는 실시간 처리를 위한 경량화가 필요하다. 본 논문은 기존 YOLOv5 모델을 IR 영상에 맞게 수정하고 경량화하기 위해 기존의 3개 레이어로 이루어진 헤드를 2개 레이어로 줄이고, 정확도 향상을 위해 CBAM (Convolution Block Attention Module)을 추가하였다. 모의실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델의 정확도는 95.5%, mAP50은 96.4%, 파라미터는 160만 개로 기존 모델 YOLOv5s와 비교해 보면 정확도는 1.1% 떨어지지만, 파라미터는 4.375배 줄어들었다. 또한, 제안된 모델에 TensorRT 모델로 변환한 결과 mAP50은 1.6% 감소하였지만 속도 측면에서 제안된 모델보다 25fps 높은 결과를 확인했다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 객체 검출 관련 연구
Ⅲ. 제안된 시스템
Ⅳ. 모의실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
O'shea, Keiron, and Ryan Nash. “An introduction to convolutional neural networks.” arXiv preprint arXiv:1511.08458, 2015. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1511.08458
Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. “Imagenet classification with deep convolutional neural networks.” Advances in neural information processing systems25, 2012.
Redmon, Joseph, et al. “You only look once: Unified, real-time object detection.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 779-788, 2016. doi:https://doi.org/10.48550/arXiv.1506.02640
Woo, Sanghyun, et al. “Cbam: Convolutional block attention module.” Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV), pp.3-19, 2018. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1807.06521
Kaiwen Duan and et al, “Centernet: Keypoint tripletsfor object detection”, In P roceedings of theIEEE/CVF international conference on computervision, pp. 6569-6578, 2019. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1904.08189
Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. “Imagenet classification with deep convolutional neural networks.” Advances in neural information processing systems25, 2012.
Redmon, Joseph, et al. “You only look once: Unified, real-time object detection.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 779-788, 2016. doi:https://doi.org/10.48550/arXiv.1506.02640
Woo, Sanghyun, et al. “Cbam: Convolutional block attention module.” Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV), pp.3-19, 2018. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1807.06521
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