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초록

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딥러닝 기술을 이용하여 객체 탐지를 수행하기 위해 이미지의 각 객체에 레이블을 부여하는 레이블링 작업은 대부분 수작업으로 진행되며, 대량의 이미지에 대한 레이블링 작업은 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 본 연구에서는 전체 이미지가 아닌 일부 이미지에 대한 레이블링을 통해서도 큰 성능의 저하 없이 객체 탐지를 수행할 수 있는 방안을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 초고해상화 알고리즘을 이용하여 저해상도의 이미지를 고화질의 이미지로 변환하고, 이 과정에서 도출되는 SSIM과 PSNR이 객체 탐지의 mAP에 미치는 영향을 분석하여 객체 탐지 분석에 필요한 레이블링을 위한 최적 샘플링을 수행하는 방안을 제안한다.

목차

Abstract
I. Introduction
II. Related Research
1. Super Resolution
2. Object Detection
3. Image Labeling
III. Proposed Method
IV. Experiment
V. Conclusion
References

저자

• 문혜영 [ 국민대학교 BIT전문대학원 ]
• 김남규 [ 국민대학교 BIT전문대학원 ]

참고문헌