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저자정보
허청환 (알티스트) 신익희 (알티스트) 이명경 (알티스트) 예민해 (알티스트) 이대우 (알티스트)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
153 - 156 (4page)

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본 논문은 YOLO-pose를 확장하여 다중 클래스 객체 탐지와 자세 추정을 동시에 수행하는 방안을 제시한다. 다양한 객체 클래스를 다루는 경우, 자세 추정에 필요한 키포인트 레이블이 없는 데이터가 다수 포함될 수 있는데, YOLO-pose는 사람만 탐지하도록 개발되었기 때문에 다중 클래스 객체 탐지가 요구되는 환경에서는 단독으로 사용되기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 객체 클래스에 따라 손실함수의 가중치를 다르게 부여하는 방식을 제안한다. 제안된 방식을 이용하여 YOLOv7x-pose를 구현하고, COCO 2017 person keypoint 데이터셋과 AIHUB CCTV 추적 영상 데이터셋을 이용하여 학습한 결과, 다중 클래스 객체 탐지와 인물 자세 추정이 정상적으로 수행되는 것을 확인하였다.
#multi-class object detection #pose estimation #artificial intelligence #deep learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 방법론
Ⅲ. 실험결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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