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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.21 No.1
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 17 - 23 (7page)
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Recently, several high-performance instance segmentation models have used the Mask R-CNN model as a baseline, which reached a historical peak in instance segmentation in 2017. There are numerous derived models using the Mask R-CNN model, and if the performance of Mask R-CNN is improved, the performance of the derived models is also anticipated to improve. The Mask R-CNN uses interpolation to adjust the image size, and the input differs depending on the interpolation method. Therefore, in this study, the performance change of Mask R-CNN was compared when various interpolation methods were applied to the transform layer to improve the performance of Mask R-CNN. To train and evaluate the models, this study utilized the PennFudan and Balloon datasets and the AP metric was used to evaluate model performance. As a result of the experiment, the derived Mask R-CNN model showed the best performance when bicubic interpolation was used in the transform layer.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. Transform Layer in Mask R-CNN
Ⅲ. EXPERIMENT
Ⅳ. CONCLUSIONS
REFERENCES
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