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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 1 - 8 (8page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2024.22.12.1
이용수
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최근 영상처리 딥러닝 기술의 발달로 객체인식, 이미지 분할은 다양한 분야에 사용되고 있다. 하지만 객체인식, 이미지 분할을 학습하기 위한 데이터 생성은 쉬운 일이 아니다. 따라서 본 논문에서는 추가적인 데이터 생성 없이 YOLO(You Only Look Once), U-Net3+기반의 모델에서 효율적인 학습이 가능하도록 하는 시스템을 제안 및 구현한다. 제안된 시스템은 YOLO v5의 v5s 모델을 사용하여 1차적으로 객체인식을 수행한다. 이후 YOLO를 거쳐 출력된 객체인식 데이터는 U-Net3+기반의 모델에 입력데이터로써 사용된다. 제안된 방법을 평가하기 위해 기존의 U-Net3+기반으로만 작성된 시스템과 비교하였다. 실험 결과 제안된 방법이 평균 0.1 이상의 향상된 mIoU 결과를 보였다. 이는 제안된 방법이 데이터 생성 없이 효과적으로 이미지 분할의 성능을 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 시스템 개요
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092138629