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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이언호 (공주대학교) 이영준 (선박해양플랜트연구소) 최진우 (선박해양플랜트연구소) 이세진 (공주대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2018년도 학술대회
발행연도
2018.12
수록면
2,176 - 2,181 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

수중 소나 영상 학습데이터의 다양한 Augmentation 에 따른 딥러닝 기반의 마커 검출 성능에 관한 연구
이언호 ,  이영준 ,  최진우 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2019.04 학술대회자료
수중 소나 영상 학습 데이터의 왜곡 및 회전 Augmentation을 통한 딥러닝 기반의 마커 검출 성능에 관한 연구
이언호 ,  이영준 ,  최진우 외 1명 로봇학회 논문지 2019.03 학술저널

2018

수중 소나 영상의 부분 왜곡에 따른 학습 데이터 Augmentation을 통한 마커 검출 성능에 관한 연구
이언호 ,  이영준 ,  최진우 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2018.12 학술대회자료

초록· 키워드

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The existing SLAM study refines the position of the mobile robot by using the landmarks obtained from the environment based on GPS. However, since it is impossible to use GPS in an underwater environment, detection of landmarks by sensors becomes very important. Unfortunately, the use of artificial landmarks is necessary because few features make it a natural landmark in a typical aquatic environment. The purpose of this study is to detect artificial markers based on the deep learning technique robustly. It always does not guarantee good results to use a complex deep-learning model, so it is needed to find the best model by adjusting the layers to get the best performance. In addition, the recognition rate of the deep-learning model is reduced by several noise such as distortion etc. during data acquisition. To solve this problem, the training data augmentation for the distortion was executed with the rotation. In this paper, we apply the object detection for the sonar image data of three types of artificial markers by using the Faster R-CNN.
#Marker(마커) #Image distortion(영상 왜곡) #Data augmentation(데이터 확장) #Object detection(물체 검출) #Underwater sonar image(수중 소나 이미지)

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. Distorted Data for Augmentation
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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이언호 ,  이세진 대한기계학회 춘추학술대회 2020 .07
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이언호 ,  이영준 ,  최진우 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2019 .04
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