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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박대현 (Inha University) 이성호 (Inha University) 배승환 (Inha University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제27권 제10호(통권 제223호)
발행연도
2022.10
수록면
19 - 28 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

실시간 고성능 다중 객체 추적을 위한 자가 학습 기반 검출기 실행 메커니즘 연구
박대현 전기컴퓨터공학과 2023.01 학위논문

2022

효율적인 검출 기반 추적 메커니즘을 위한 자가 학습 기반 검출기 스케줄러
박대현 ,  이성호 ,  배승환 한국컴퓨터정보학회논문지 2022.10 학술저널

초록· 키워드

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본 논문에서는 실시간 고성능 다중 객체 추적을 수행하기 위해 최적의 TBD (Tracking-by-detection) 메커니즘을 결정할 수 있는 Detector Scheduler를 제안한다. Detector Scheduler는 서로 다른 프레임 간의 특징량 차이를 측정하는 것으로 검출기 실행 여부를 결정하여 전체 추적 속도를 향상한다. 하지만, Detector Scheduler의 학습에 필요한 GT (Ground Truth) 생성이 어렵기 때문에 Detector Scheduler를 추적 결과만을 통해 학습 가능한 자가 학습 방법을 제안한다. 제안된 자가 학습 방법은 프레임 간의 객체 카디널리티와 객체 외형 특징량의 비유사도가 커질 때 검출기를 실행할 수 있도록 의사 레이블을 생성하고 제안된 손실함수를 통해 Detector Scheduler를 학습한다.
#Multi-Object Tracking #Tracking-by-Detection Scheduling #Dissimilarity Learning #Self-Supervised Learning #Quality Measure #다중 객체 추적 #검출 기반 추적 스케줄링 #비유사도 학습 #자가학습 #품질 측정

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Related Works
III. Methodology
IV. Experiments
V. Conclusions
REFERENCES

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