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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 55 - 64 (10page)
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운전자의 안전사고에 직접적인 원인이 되고, 차량 파손을 유발시켜 재산상의 피해를 발생시키고 있는 포트홀을 완전 합성곱 신경망 기반의 자동으로 탐지하는 기법을 본 논문에서는 제안한다. 먼저, 실제 국내 도로를 주행하면서 차량에 설치된 카메라를 통하여 학습 데이터셋을수집하고, 완전 합성곱 신경망 구조를 활용하여 의미론적 분할 형태로 신경망을 학습하였다. 어두운 환경에서 강건한 성능을 보이기 위하여 학습 데이터셋을 밝기에 따라서 증강하여 총30,000장의 이미지를 학습하였다. 또한, 제안된 자동 포트홀 탐지 기술의 성능을 검증하기 위하여 총 450장의 평가 DB를 생성하였고, 총 네 명의 전문가가 각각의 이미지를 평가하였다. 평가 결과, 제안된 포트홀 탐지 기술은 높은 민감도 수치를 나타나는 것으로 평가 되었으며, 이는 정탐에서 강건한 성능을 보이는 것으로 해석 가능하다.
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참고문헌 (15)
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Badrinarayanan V. / 2017 / SegNet: A deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 39(12):2481~2495
Eigen D. / 2014 / Depth map prediction from a single image using a multi-scale deep network / Proc. the 27th International Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS) :2366~2374
Goodfellow I. / 2016 / Deep Learning / MIT Press
Goutte C. / 2005 / A probabilistic interpretation of precision, recall and F-score, with implication for evaluation / Proc. the 27th European Conference on Advances in Information Retrieval Research (ECIR) :345~359
Han W. / 2016 / Speech enhancement based on improved deep neural networks with MMSE pretreatment features / Proc. the IEEE 13th International Conference on Signal Processing (ICSP)
Eigen D. / 2014 / Depth map prediction from a single image using a multi-scale deep network / Proc. the 27th International Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS) :2366~2374
Goodfellow I. / 2016 / Deep Learning / MIT Press
Goutte C. / 2005 / A probabilistic interpretation of precision, recall and F-score, with implication for evaluation / Proc. the 27th European Conference on Advances in Information Retrieval Research (ECIR) :345~359
Han W. / 2016 / Speech enhancement based on improved deep neural networks with MMSE pretreatment features / Proc. the IEEE 13th International Conference on Signal Processing (ICSP)
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