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강효준 (서울과학기술대학교) 김경민 (서울과학기술대학교) 정진우 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2022.11
수록면
685 - 689 (5page)

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This paper presents a real-time fierce dog detection model based on YOLOv5, a type of one stage detection algorithm. The YOLOv5 model is often used for real-time object detection because of its fast speed. In this work, Tsinghua Dogs Dataset, which has a total of 130 species and 70,428 image data, 1,079 fierce dogs designated by law, and 5,519 dogs from 17 species that exist the most in Korea were used for actual model learning. Finally, for real-time fierce dog detection, we implemented the web service by converting the weight file of the YOLOv5 model into a tensorflow.js-compatible format.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 실험 및 성능 평가
Ⅳ. 프로토타입 구현
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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