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윤종수 (중앙대학교) 김태훈 (대한민국 공군작전정보통신단) 김홍섭 (대한민국 공군지능정보체계관리단) 이근영 (대한민국 공군지능정보체계관리단) 정승진 (중앙대학교) 최종원 (중앙대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
1,076 - 1,080 (5page)

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Recent advances in remote sensing have enabled effective object detection in fields like agriculture, urban planning, and disaster management using high-resolution satellite and aerial imagery. However, large datasets required to train detection models are scarce due to the challenges of data collection. There is a need for remote object detection models that perform well in realistic scenarios. To address this we propose an augmented oriented box replay method. Using the proposed method, we demonstrate improved performance on the DOTA benchmark, which consists of images containing objects of various sizes and orientations, mitigating the performance degradation caused by continual learning.

목차

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

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