인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
최근 영상처리 딥러닝 기술의 발달로 객체인식, 이미지 분할은 다양한 분야에 사용되고 있다. 하지만 객체인식, 이미지 분할을 학습하기 위한 데이터 생성은 쉬운 일이 아니다. 따라서 본 논문에서는 추가적인 데이터 생성 없이 YOLO(You Only Look Once), U-Net3+기반의 모델에서 효율적인 학습이 가능하도록 하는 시스템을 제안 및 구현한다. 제안된 시스템은 YOLO v5의 v5s 모델을 사용하여 1차적으로 객체인식을 수행한다. 이후 YOLO를 거쳐 출력된 객체인식 데이터는 U-Net3+기반의 모델에 입력데이터로써 사용된다. 제안된 방법을 평가하기 위해 기존의 U-Net3+기반으로만 작성된 시스템과 비교하였다. 실험 결과 제안된 방법이 평균 0.1 이상의 향상된 mIoU 결과를 보였다. 이는 제안된 방법이 데이터 생성 없이 효과적으로 이미지 분할의 성능을 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092138629
