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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.5
- 수록면
- 91 - 97 (7page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2019.17.5.91
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실시간 물체 탐지는 현재 물체 탐지 및 분류 분야에서 가장 중요하고 도전적인 과제 중 하나이다. 탐지 및 분류 정확성을 향상시키기 위해 지난 수십 년 동안 많은 연구가 이루어졌다. 비디오 감시, 로봇 비젼, 자율주행 차랑 및 많은 어플리케이션의 정확성을 향상시키기 위해 컴퓨터 비젼에 대한 연구가 증가하고 있다. YOLO(You Only Look Once) 는 가장 빠른 CNN (Convolutional Neural Network) 중 하나이며 실시간 객체 탐지분야에 최신 기술로 자리 잡았다. 그러나 여전히 약간의 지역화 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 YOLO Network의 성능을 향상 시키기 위해 feature filter bank를 추가한 network를 제안한다. 실험을 통해 제안하는 network의 객체 검출 성능이 향상됨을 증명하였다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Algorithm
Ⅲ. Proposed Algorithm
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Results
Ⅵ. Conclusions
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
A. Krizhevsky / 2012 / ImageNet classification with deep convolutional neural networks / NIPS :1097~1105
T. Y. Lin / 2014 / Microsoft COCO : Common Objects in Context / ECCV :740~755
M. Everingham / 2015 / The Pascal Visual Object Classes Challenge : A Retrospective / International Journal of Computer Vision 111(1):98~136
K. Simonayan / 2015 / Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition / arXiv preprint arXiv:1409.1556
J. Redmon / 2017 / YOLO9000: Better, Faster, Stronger, CVPR :6517~6525
T. Y. Lin / 2014 / Microsoft COCO : Common Objects in Context / ECCV :740~755
M. Everingham / 2015 / The Pascal Visual Object Classes Challenge : A Retrospective / International Journal of Computer Vision 111(1):98~136
K. Simonayan / 2015 / Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition / arXiv preprint arXiv:1409.1556
J. Redmon / 2017 / YOLO9000: Better, Faster, Stronger, CVPR :6517~6525
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