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논문 기본 정보

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저자정보
Md Foysal Haque (Dong-A University) Dae-Seong Kang (Dong-A University)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2019년도 공동학술대회 및 대학생논문경진대회 [2개 학회 공동개최]
발행연도
2019.11
수록면
241 - 244 (4page)

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현재 객체 탐지 분야에서 대부분의 탐지 방식은 작은 객체를 탐지하는 데 어려움을 겪는다. 작은 객체에 대한 정보를 추출하는 것은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 작업 중 하나이다. 원본 이미지에서 작은 부분을지역화하는 주요 방법은 피쳐 추출기를 피쳐 데이터 스케일과 함께 활용하는 것이다. 또한 분류기가 비정상적인 피쳐 정보를 융합하면 작은 객체를 포착하기 위한 탐지기 네트워크의 복잡성을 줄일 수 있다. 제안된 접근 방법에서 이러한 강화 개념을 채택하면 영상의 작은 정보를 지역화하고 탐지하기 위한 탐지 성능이 크게 향상된다. 네트워크는 피쳐 분류기와 피쳐 맵의 확장과 결합한다.
#convolutional neural network #object detection #adaptive feature learning #adaptive feature scaler

목차

Abstract
요약
1. Introduction
2. Related Algorithm
3. Algorithm
4. Experiments & Results
5. Conclusions
References

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