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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,433 - 1,437 (5page)
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Active learning is a method aimed at improving model performance by selecting informative samples. Unlike image classification, object detection involves both localizing and classifying multiple objects, making it more complex and data-intensive. Traditional active learning approaches have relied on image-level uncertainty, which often fails to account for important object-level details. To address this, new active learning methods for object detection, such as MI-AOD [6] and MEH-HUA [7], have been proposed. These approaches focus on instance-level uncertainty or combine uncertainty-based and diversity-based sampling to select the most informative data for training. This paper reviews these methods, their performance comparisons, and contributions to improving object detection. Additionally, it explores future directions for developing more efficient active learning methods to enhance object detection under complex conditions.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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