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이미지 초고해상화 기반 객체 탐지 효율성 향상 방안

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  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 통권
    2022 경영정보관련학회 춘계통합학술대회 (2022.06)바로가기
  • 페이지
    pp.476-479
  • 저자
    문혜영, 김남규
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A416364

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원문정보

초록

한국어
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

키워드

Deep Learning Image Labeling Object Detection Super Resolution

저자

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

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
  • 설립연도
    1989
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    1990~2025
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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