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저자정보
Md Foysal Haque (Dong-A University) Hye-Youn Lim (Dong-A University) Dae-Seong Kang (Dong-A University)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2018년도 하계공동학술대회 및 대학생논문경진대회 [2개 학회 공동개최]
발행연도
2018.6
수록면
91 - 94 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

Multi Scale Object Detection Based on Single Shot Multibox Detector with Feature Fusion and Inception Network
Md Foysal Haque ,  Dae-Seong Kang 한국정보기술학회논문지 2018.10 학술저널
Research on Object Detection Based on Inception and Single Shot Multi-Box Network Architecture
Md Foysal Haque ,  Hye-Youn Lim ,  Dae-Seong Kang Proceedings of KIIT Conference 2018.06 학술대회자료

초록· 키워드

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SSD (Single Shot Multi-Box Detector)는 현재 객체 검출 분야에서 가장 빠른 알고리즘 중 하나이다. SSD는 단일 컨볼루션 신경망 네트워크를 사용하여 이미지의 객체를 검출한다. 깊은 신경망 네트워크의 성능은 Layer의 수가 증가함에 따라 향상되는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 SSD 알고리즘의 검출 정확도를 높이기 위해 I-SSD 방법을 제안한다. 이 방법에서는 SSD의 여분의 Layer를 대체하기 위해 Inception Module을 추가 했으며, 작은 크기의 객체를 검출하기 위해 Convolution 과정에 Filter를 추가 하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 Inception in Single-Shot Multi-Box Detector (I-SSD)라 한다. 실험을 통해 SSD와 I-SSD의 성능 차이를 증명하였다. I-SSD 네트워크는 복잡성을 증가시키지 않고 더 많은 정보를 얻을 수 있다.
#Convolutional Neural Network #Object Detection #SSD #Inception #I-SSD

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Algorithm
Ⅲ. Algorithm
Ⅳ. Experiment
Ⅴ. Result
Ⅵ. Conclusions
References

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