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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 219 - 223 (5page)
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딥 러닝 기반 객체 탐지 및 영상처리 분야에서 모델의 인식률과 정확도를 보장하기 위해 다량의 데이터 확보는 필수적이다. 본 논문에서는 학습데이터가 적은 경우에도 인공지능 모델의 높은 성능을 도출하기 위해 전이학습 기반 객체탐지 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 객체탐지를 위해 사전 학습된 Resnet-50 네트워크와 YOLO(You Only Look Once) 네트워크를 결합한 전이학습 네트워크를 구성하였다. 구성된 전이학습 네트워크는 Leeds Sports Pose 데이터셋의 일부를 활용하여 이미지에서 가장 넓은 영역을 차지하고 있는 사람을 탐지하는 네트워크로 학습을 진행하였다. 실험결과는 탐지율 84%, 탐지 정확도 97%를 기록하였다.
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I. Goodfellow / 2016 / Deep Learning / MIT Press
C. Tan / 2018 / A survey on deep transfer learning / Proc. The 27th International Conference on Artificial Neural Networks :270~279
J. Redmon / 2016 / You only look once: Unified, real-time object detection / Proc. IEEE International Conference Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :779~788
H. T. H. Phan / 2012 / Transfer learning of a convolutional neural network for HEP-2cell image classification / Proc. 2016 IEEE 13th International Symposium on Biomedical Imaging :1208~1211
J. Gao / 2014 / Transfer learning based visual tracking with Gaussian process regression / Proc. of ECCV 2014 :188~203
C. Tan / 2018 / A survey on deep transfer learning / Proc. The 27th International Conference on Artificial Neural Networks :270~279
J. Redmon / 2016 / You only look once: Unified, real-time object detection / Proc. IEEE International Conference Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :779~788
H. T. H. Phan / 2012 / Transfer learning of a convolutional neural network for HEP-2cell image classification / Proc. 2016 IEEE 13th International Symposium on Biomedical Imaging :1208~1211
J. Gao / 2014 / Transfer learning based visual tracking with Gaussian process regression / Proc. of ECCV 2014 :188~203
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