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개선 된 SSD 기반 사과 감지 알고리즘
Apple Detection Algorithm based on an Improved SSD

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제21권 제3호 (2021.06)바로가기
  • 페이지
    pp.81-89
  • 저자
    정석용, 이추담, 왕욱비, 진락, 손진구, 송정영
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A396391

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원문정보

초록

영어
Under natural conditions, Apple detection has the problems of occlusion and small object detection difficulties. This paper proposes an improved model based on SSD. The SSD backbone network VGG16 is replaced with the ResNet50 network model, and the receptive field structure RFB structure is introduced. The RFB model amplifies the feature information of small objects and improves the detection accuracy of small objects. Combined with the attention mechanism (SE) to filter out the information that needs to be retained, the semantic information of the detection objectis enhanced. An improved SSD algorithm is trained on the VOC2007 data set. Compared with SSD, the improved algorithm has increased the accuracy of occlusion and small object detection by 3.4% and 3.9%. The algorithm has improved the false detection rate and missed detection rate. The improved algorithm proposed in this paper has higher efficiency.
한국어
자연 조건에서 Apple 감지에는 가림 문제와 작은 대상 감지 어려움이 있다. 본 논문은 SSD 기반의 개선 된 모델을 제안한다. SSD 백본 네트워크 VGG16은 ResNet50 네트워크 모델로 대체되고 수용 필드 구조 RFB 구조가 도입 되었다. RFB 모델은 작은 표적의 특징 정보를 증폭하고 작은 표적의 탐지 정확도를 향상시킨다. 유지해야 하는 정보를 필터링하기 위해 주의 메커니즘 (SE)과 결합하면 감지 대상의 의미 정보가 향상된다. 향상된 SSD 알고리즘은 VOC2007 데이터 세트에 대해 학습된다. SSD에 비해 개선 된 알고리즘은 폐색 및 작은 표적 탐지의 정확도를 3.4 % 및 3.9 % 향상 시켰다. 이 알고리즘은 오 탐지율과 누락된 감지율을 향상 시켰다. 본 논문에서 제안한 개선 된 알고리즘은 더 높은 효율성을 갖는다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
1. SSD Model
2. Residual Network
Ⅲ. The algorithm of this Research
1. Improved SSD model
2. Introducing the RFB model
2. add channel attention mechanism
Ⅳ. Experimental results and analysis
1. Experimental software and hardware environment
2. Experimental data and preprocessing
3. Experimental model training parameter settings
4. Evaluation Index
5. Experimental comparison of model detection
6. Apple object recognition results and analysis
Ⅴ. Conclusion
References

키워드

RFB Attention Model SSD Apple detection Objection detection CNN

저자

  • 정석용 [ Xilong Ding | 정회원, Weifang University of Science and Technology ]
  • 이추담 [ Qiutan Li | 정회원, Weifang University of Science and Technology ]
  • 왕욱비 [ Xufei Wang | 정회원, Weifang University of Science and Technology ]
  • 진락 [ Le Chen | 정회원, Weifang University of Science and Technology ]
  • 손진구 [ Jinku Son | 정회원, Weifang University of Science and Technology ]
  • 송정영 [ Jeong-Young Song | 정회원, 배재대학교 컴퓨터 공학 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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