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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김민종 이영섭 (동국대학교) 임창원 (중앙대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제31권 제6호
발행연도
2020.11
수록면
993 - 1,008 (16page)
DOI
10.7465/jkdi.2020.31.6.993

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

Deformable convolutional network를 기반으로 한 Mask R-CNN
김민종 ,  이영섭 ,  임창원 한국데이터정보과학회지 2020.11 학술저널
Deformable convolutional networks를 기반으로한 Mask R-CNN
김민종 통계학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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객체 탐색은 자율 주행, 실시간 보안, 건설 자동화에서 활용될 수 있는 기술로서 각광 받고 있는 컴퓨터 비전 응용 기술이다. 최근 딥러닝을 기반으로 한 객체 탐색 모델이 등장하였고 딥러닝 기술의 발전과 함께 빠른 속도로 객체 탐색 모델들도 발전하고 있다. 객체 탐색 모델들은 대용량 크기의 입력값인 이미지를 처리하기 위해 공통적으로 CNN (convolutional neural network)를 사용한다. 하지만 CNN은 객체의 크기에 상관없이 공통된 필터를 사용하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 오프셋 (offset)을 이용해 객체에 대응하는 필터를 만드는 Deformable convolutional network를 Mask R-CNN에 적용해 합성곱 네트워크의 문제점을 해결하고 객체 탐색 알고리즘의 정확도를 높이는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 Pascal VOC와 COCO 데이터를 이용해 성능실험을 수행하였고, 기존의 Mask R-CNN 방법보다 성능이 개선되는 결과를 보였다.
#딥러닝 #deformable convolutional network #mask R-CNN #객체탐색 #Deep learning #object detection

목차

요약
1. 서론
2. 객체 탐색 기존 연구
3. 제안하는 방법
4. 실험 결과 및 결과
5. 결론
References
Abstract

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Alexe, B. / 2012 / Measuring the objectness of image windows / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 34:2189~2202 google schola Ali, H. M. / 2017 / Car accident detection and notification system using smartphone / LAP LAMBERT Academic Publishing google schola Dai, J. / 2017 / Deformable convolutional networks / Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision :764~773 google schola Everingham, M. / 2015 / The pascal visual object classes challenge: A retrospective / International Journal of Computer Vision 111:98~136 google schola Franzel, T. / 2012 / Object detection in multi-view X-ray images / Joint DAGM (German Association for Pattern Recognition) and OAGM Symposium :144~154 google schola

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