메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
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)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

오류제보하기
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.

목차

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

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0