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저자정보
강성우 (국립목포대학교) 송훈 (국립목포대학교) 신영학 (국립목포대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
1,237 - 1,240 (4page)

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Even if colonoscopy is performed to prevent colorectal cancer, there is a possibility that the lesion may be overlooked. To prevent this, studies have been conducted to automatically detect polyps using deep learning. The most important thing in automatic polyp detection is the detection accuracy and fast reasoning speed that allows you to check the results in real time during the endoscopy process by experts. In this study, an automatic polyp detection model is designed using YOLO v5, which has a very fast object detection speed, and the performance is compared with the existing polyp detection models. As a result, it shows a higher F1-score and the fastest detection speed of 0.003 seconds than the existing models using Faster R-CNN and YOLOv4.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌

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