야지 자율 주행에서 통계적 접근 기반 앵커 박스를 이용한 객체 검출 연구

위경철

doi:10.14801/jkiit.2020.18.9.19

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자료유형: 학술저널

저자정보: 위경철 (국방과학연구소)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제9호(JKIIT, Vol.18, No.9)

발행연도: 2020.9

수록면: 19 - 26 (8page)

DOI: 10.14801/jkiit.2020.18.9.19

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야지 자율 주행을 위해 주행요소에 대한 제어가 중요하므로 주변의 구조물 및 장애물 등 객체 검출은 필수적이다. 특히, 객체 검출에서 손실 함수 수렴과 정확성을 높이는 데 도움을 주는 앵커 박스(Anchor Box)는 매우 중요하다. 현재까지 연구된 앵커 박스는 종횡비를 일정 비율을 활용하거나 클러스터링 기법을 사용하여 생성하는데, 출현 빈도가 적은 비율을 갖는 객체에 대해 정확성이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 앵커 박스의 크기와 비율에 대한 설정을 Pascal VOC07 데이터 셋의 GT(Ground-Truth) 박스의 통계를 활용하여 선정하는 기법을 제안하였다. 본 논문에서 정의한 ImageNet 기반 데이터 셋을 활용한 실험결과를 통해 제안기법이 최신 알고리즘보다 객체 검출 성능이 우수함을 입증한다.

#object detection #anchor box #statistics #labeling

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J. Redmon / 2016 / You only look once : Unified, real-time object detection / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :779~788

W. Liu / 2016 / Ssd : Single shot multibox detector / Proceedings of the Springer conference on european conference on computer vision :21~37

J. Redmon / 2017 / YOLO9000 : Better, faster, stronger / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :6517~6525

J. Redmon / 2018 / YOLOv3 : An incremental improvement / arXiv:1804.02767

R. Girshick / 2014 / Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :580~587

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