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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2020 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.12 No.1
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 190 - 193 (4page)
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Recently, with the rapid development of machine-learning and deep-learning technologies, technologies for classifying specific areas in images are developing. It is impossible to distinguish specific objects at the level of human perception without artificial intelligence technology. However, if the amount of data is sufficient and an appropriate learning method is selected, it has become possible to distinguish specific patterns or objects in the image at the level of human perception.
In this study, when machine learning is used to distinguish specific areas from aerial images captured by drones to monitor the ecology of the coast, a study on the preprocessing of data is conducted. Also, we study effective data preprocessing techniques according to image labeling algorithm.
We present a method of sampling and representatively learning data effective for learning within a small data set created through effective data preprocessing.
In this study, when machine learning is used to distinguish specific areas from aerial images captured by drones to monitor the ecology of the coast, a study on the preprocessing of data is conducted. Also, we study effective data preprocessing techniques according to image labeling algorithm.
We present a method of sampling and representatively learning data effective for learning within a small data set created through effective data preprocessing.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. SYSTEM MODEL AND METHODS
III. RESULTS
IV. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES
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