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저자정보
최영원 (부산대학교) 이영우 (부산대학교) 채흥석 (부산대학교)
저널정보
한국정보과학회 소프트웨어공학 소사이어티 소프트웨어공학 소사이어티 논문지 소프트웨어공학소사이어티 논문지 제29권 제1호(통권 105호)
발행연도
2020.3
수록면
13 - 21 (9page)

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CNN 모델이 이미지 분류와 객체 탐지 등 여러 분야에 활용됨에 따라, 자율주행자동차와 같이 안전필수시스템에 사용되는 CNN 모델의 성능은 신뢰할 수 있어야 한다. 이에 CNN 모델이 다양한 환경에서도 성능을 유지하는지 평가하기 위해 배경을 변경한 이미지를 생성하는 이미지 데이터 증강 도구를 개발한다. 이미지 데이터 증강 도구에 객체가 존재하는 이미지를 입력하면, 해당 이미지로부터 객체 이미지를 추출한 후 수집한 배경 이미지 내에 객체 이미지를 합성하여 새로운 이미지를 생성한다. CNN 모델 성능 평가 방법으로 개발한 도구를 사용하여 기존 테스트 이미지로부터 새로운 테스트 이미지를 생성하고, 생성한 새로운 테스트 이미지로 CNN 모델을 평가한다. 사례 연구로 Pascal VOC2007 테스트 데이터로부터 새로운 테스트 이미지를 생성하고, 새로운 테스트 이미지로 YOLOv3 모델을 평가하였다. 그 결과 기존 테스트 이미지의 mAP보다 새로운 테스트 이미지의 mAP가 약 0.11 더 낮아지는 것을 확인하였다.
#메타몰픽 테스팅 #데이터 어그멘테이션 #합성곱 신경망 #이미지 합성 #Metamorphic Testing #Data Augmentation #CNN #Image Composition

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 지식
3. 이미지 데이터 증강 도구
4. 사례 연구
참고문헌
5. 결론 및 향후 연구

참고문헌 (0)

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