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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 801 - 810 (10page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2023.28.6.801
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중적외선 영상을 이용한 항공표적의 탐지는 군사적인 효용성이 높은 기술이지만, 데이터 확보의 문제로 인하여 딥러닝 기술을 적용하는 데 어려움이 있다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위하여 컴퓨터 그래픽스 기반의 합성 데이터를 이용하는 항공표적 탐지 모델 학습 방법을 제안한다. 학습은 컴퓨터 그래픽스로 합성한 가시광 영역의 항공표적 데이터로 사전학습을 수행하고, 실제로 획득한 중적외선 영역의 데이터를 학습하도록 구성된다. 사전학습은 실제 중적외선 영상과 유사한 특성의 영상을 생성할 수 있는 데이터 증강 기법을 포함한다. 모델 학습과 평가에 이용하는 실제 항공표적 데이터는 중적외선 카메라를 이용하여 직접 획득하였다. 실험 결과는 제안하는 방법이 자체 데이터 셋에 대하여 mAP는 6.9%, mAR은 7.5% 향상시킬 수 있음을 보여준다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 데이터 셋 구축
Ⅳ. 딥러닝 기반 탐지 모델 학습 방법
Ⅴ. 실험 및 결과
Ⅵ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, and J. Malik, "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation," in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 580-587, 2014. doi: https:/
R. Girshick, "Fast R-CNN," in Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 1440-1448, 2015. doi: https://doi.org/10.1109/ICCV.2015.169
J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, "You only look once: Unified, real-time object detection," in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 779-788, 2016. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR.20
H. Law and J. Deng, "Cornernet: Detecting objects as paired keypoints," in Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV), pp. 734-750, 2018. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-01264-9_45
Z. Ge, S. Liu, F. Wang, Z. Li, and J. Sun, "YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021," arXiv preprint arXiv:2107.08430, 2021. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2107.08430
R. Girshick, "Fast R-CNN," in Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 1440-1448, 2015. doi: https://doi.org/10.1109/ICCV.2015.169
J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, "You only look once: Unified, real-time object detection," in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 779-788, 2016. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR.20
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Z. Ge, S. Liu, F. Wang, Z. Li, and J. Sun, "YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021," arXiv preprint arXiv:2107.08430, 2021. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2107.08430
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