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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이영찬 (선문대학교) 박범진 (선문대학교) 유원상 (선문대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
395 - 398 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

반려동물 피부질환 검출을 위한 피부영상 털 영역분할에 대한 크로스 도메인 지식 증류 기법
이영찬 ,  박범진 ,  최재영 외 2명 한국정보과학회 학술발표논문집 2022.06 학술대회자료
반려동물 피부영상에서의 질환 검출을 위한 딥러닝 기반 털 영역분할 기법: 기존 방법의 적용성 평가
이영찬 ,  박범진 ,  최재영 외 2명 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 2022.04 학술저널

2021

LadderNet 기반 반려동물 피부영상 털 영역분할에 관한 탐색적 연구
이영찬 ,  박범진 ,  유원상 대한전자공학회 학술대회 2021.11 학술대회자료

초록· 키워드

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The pet skin diagnosis based on dermatologic images has hardly been studied so far due to the technical difficulty in removing plentiful hairs from a skin image. Hair segmentation is essential prior to inpainting pet hair regions. In this study, we first assessed applicability of a deep learning approach to pet hair segmentation based on LadderNet which is an extension of U-net validated in medical image segmentation. In experimental results with 50 human and 40 pet skin images, the evaluation metrics in pet skin images were higher when the model was trained with pet skin images (F1-score=0.82, accuracy=0.78, AUC=0.88) compared to when trained with human skin images, implying that the training performance might be affected by the heterogeneity of hair properties between human and pet skins.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 방법
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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