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전용호 (아주대학교) 김익수 (아주대학교) 이문구 (아주대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
508 - 508 (1page)

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최근 객체 탐지의 수요가 많아지면서 자율 주행, 보안, 분류 작업 등 컴퓨터 비전 분야에 적용되고 있다. 하지만 많은 모델들 가운데 어떤 모델을 쓸 때 본인의 연구에 최적의 결과가 나오는지에 대한 비교가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 객체 탐지 알고리즘인 YOLO (You Only Look Once)v5 를 가중치 별로 나누어 모델 간의 비교 분석을 통해 어떤 알고리즘이 가장 효율적인지 비교 및 분석하였다. 비교 분석 모델로는 YOLOv5s, m, l 총 세 가지이며 실험 조건은 데이터 셋 5,982 개, 이미지 사이즈, 416 × 416, Epochs 500 으로 동일하게 설정했다. 또한 이미지 데이터를 Train, Validation, ... 전체 초록 보기
#YOLOv5 #Object detection #Deep learning

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