메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김지호 (동국대학교) 문창현 (동국대학교) 차승훈 (동국대학교) 황민 (동국대학교) 신연순 (동국대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.11
수록면
930 - 933 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구는 저조도 환경에서 객체 인식 성능을 향상시키기 위해 이미지 증강 기법과 CycleGAN을 결합한 시스템을 제안하였다. 밝기 조절 (0%, -5%, -10%, -15%)을 적용한 데이터셋을 통해 모델을 학습하고, CycleGAN을 이용해 고조도로 변환한 테스트셋을 통해 평가한 결과, -10%와 -15% 밝기 조절 모델이 저조도에서 일관된 성능 향상을 보였다. 본 연구 결과는 CycleGAN과 데이터 증강기법이 결합 된 시스템이 저조도 환경에서도 높은 객체 인식 성능을 제공함을 시사한다.
#CycleGAN #YOLO #Low-Light #Situation Recognition #Data Augmentation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

이 논문과 함께 이용한 논문

시각적 강화 학습에서의 일반화를 위한 Stable Diffusion 기반 시각적 데이터 증강
엄성진 ,  황효석 한국정보과학회 학술발표논문집 2024 .12
이벤트 카메라 영상 분류를 위한 Augmentation 연구
김지훈 ,  최재원 ,  강동우 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2024 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0