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논문 기본 정보

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학술저널
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김대훈 (서울과학기술대학교) 하종은 (서울과학기술대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제24권 제9호
발행연도
2018.9
수록면
802 - 808 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2018.18.0101

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Object detection is the first necessary step for the manipulation of objects with robot. Object detection is used to find the type and number of a specific object on an image and identify the place where the object is located. In this paper, we adopt semantic segmentation method for the robust detection of objects in an image. We use the FCN[6] architecture which consists of an encoder and decoder for the semantic segmentation. Transfer learning is adopted where the parameters of the encoder part are used as the one which are learned by ImageNet and the parameters of the decoder part are newly learned by using training images of given tasks. We deal with three classes including two objects and one background for the semantic segmentation. The experimental results show the feasibility of the presented algorithm.
#object detection #semantic segmentation #deep learning #convolutional neural network

목차

Abstract
I. 서론
II. 관련연구
III. 시맨틱 분할을 이용한 물체 검출
IV. 실험결과
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
D. G. Lowe, “Distinctive image features from scale-invariant keypoints,” International journal of computer vision, vol. 60, no. 2, pp. 91-110, 2004. E. Rosten and T. Drummond, “Machine learning for high-speed corner detection,” European conference on computer vision. Springer, Berlin, Heidelberg, 2006. H. Bay, T. Tuytelaars, and L. Van Gool, “Surf: Speeded up robust features,” European conference on computer vision. Springer, Berlin, Heidelberg, 2006. J. W. Min, J. K. Park, and D. J. Kang, “Traffic light color detection method using convolution neural network,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 23, no. 6, pp. 474-481, 2017. W. Liu, D. Anguelov, D. Erhan, and C. Szegedy, “Ssd: Single shot multibox detector,” European conference on computer vision. Springer, Cham, 2016.

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