CNN 알고리즘의 개선을 통한 대형 이미지에서의 객체식별

양성봉; 이수진

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자료유형: 학술저널

저자정보: 양성봉 (Korea National Defense University) 이수진 (Korea National Defense University)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제25권 제1호(통권 제190호)

발행연도: 2020.1

수록면: 45 - 53 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

위성영상 내에서의 소형객체 식별을 위한 CNN 알고리즘 개선 방안 : YOLO 및 faster R-CNN 알고리즘을 중심으로

양성봉 2020.01 학위논문

CNN 알고리즘의 개선을 통한 대형 이미지에서의 객체식별

양성봉 , 이수진 한국컴퓨터정보학회논문지 2020.01 학술저널

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기존의 CNN 알고리즘은 위성영상과 같은 대형 이미지에서 소형 객체를 식별하는 것이 불가능하다는 문제점을 가지고 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 이미지 분할기법을 적용한 CNN 알고리즘 개선방안을 제시하였다. 실험은 비행장 및 항공기 데이터셋으로 전환학습한 YOLOv3 / Faster R-CNN 알고리즘과 테스트용 대형 이미지를 이용하여 진행하였으며, 우선 대형 이미지에서 관심영역을 식별하고 이를 순차적으로 분할해 나가며 CNN 알고리즘의 객체식별 결과를 비교하였다. 분할 이미지의 크기는 실험을 통해 최소 분할로 최대의 식별률을 얻을 수 있는 최적의 이미지 조각 크기를 도출하여 적용하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제시한 방안을 통해 CNN 알고리즘으로 대형 이미지에서의 소형 객체를 식별하는 것이 충분히 가능함을 검증하였다.

#AI #Transfer Learning #CNN #Hi-resolution Large Image #Object Detection #인공지능 #전환학습 #고해상도 대형 이미지 #객체인식

참고문헌 (15)

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유재형 / 2019 / 밀집한 소형 물체의 정확한 위치 검출을 위한 다계층 중첩 윈도우를 이용한 YOLO 네트워크의 성능개선 / 한국컴퓨터정보학회논문지 24(3):19~27

M. Kisantal / 2019 / Augmentation for small object detection / Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)

G. Cao / 2018 / Feature-fused SSD: fast detection for small objects / 9th International Conference on Graphic and Image Processing (ICGIP)

Y. Ren / 2018 / Small Object Detection in Optical Remote Sensing Images via Modified Faster R-CNN / Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)

Min Peng / 2016 / NIRFaceNet: A Convolutional Neural Network for Near-Infrared Face Identification / Information 7(4):61

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양성봉

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주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

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이수진

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