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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.11 No.1
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 34 - 39 (6page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2021.11.1.34
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Since the advent of the CNN, the performance of object detectors has been greatly improved. In addition, with the one-stage object detector, the detection algorithm has been lightened and improved to a level that can be applied to real-time applications. However, the research directions for one-stage object detectors focus on obtaining high performance on a benchmark dataset, and there is less consideration of how to improve performance with real-world data. In this paper, we check how methods popularly used to enhance performance from neural networks respond to datasets similar to real-world data. Also, we experimentally confirm that a training configuration setup that considers the target dataset can be more effective than complex training strategies like knowledge distillation. Although this analysis is somewhat heuristic, we expect it will provide meaningful insights for researchers and developers who want to apply an object detector to actual applications.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Method
4. Experiments
5. Conclusion
References
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
He, Kaiming, et al. "Deep residual learning for image recognition." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016. Article (CrossRef Link)
Sandler, Mark, et al. "Mobilenetv2: Inverted residuals and linear bottlenecks." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2018. Article (CrossRef Link)
Liu, Wei, et al. "Ssd: Single shot multibox detector." European conference on computer vision. Springer, Cham, 2016. Article (CrossRef Link)
Lin, Tsung-Yi, et al. "Feature pyramid networks for object detection." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017. Article (CrossRef Link)
Choi, Jun Ho, et al. "Multi-scale Non-local Feature Enhancement Network for Robust Small-object Detection." IEIE Transactions on Smart Processing & Computing 9.4 (2020): 274-283. Article (CrossRef Link)
Sandler, Mark, et al. "Mobilenetv2: Inverted residuals and linear bottlenecks." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2018. Article (CrossRef Link)
Liu, Wei, et al. "Ssd: Single shot multibox detector." European conference on computer vision. Springer, Cham, 2016. Article (CrossRef Link)
Lin, Tsung-Yi, et al. "Feature pyramid networks for object detection." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017. Article (CrossRef Link)
Choi, Jun Ho, et al. "Multi-scale Non-local Feature Enhancement Network for Robust Small-object Detection." IEIE Transactions on Smart Processing & Computing 9.4 (2020): 274-283. Article (CrossRef Link)
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