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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 1 - 8 (8page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2024.22.4.1
이용수
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본 논문에서는 해충 카운팅을 위한 로컬 어텐션 기반의 MaDa-CenterNet(v2)를 소개하고자 한다. 기존의 MaDa-CenterNet은 객체와 배경 영역을 분리하지 않고 어텐션 퓨전을 적용하여 특징 구별력을 약화할 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해, 본 연구에서는 객체와 배경 영역을 분리하기 위한 객체 및 배경 마스킹 모듈과 이를 기반으로 객체 영역의 특징 구별력을 강화하기 위한 멀티스케일 로컬 어텐션 퓨전 모듈을 제안하고자 한다. 특히 객체 및 배경 마스킹 모듈에서는 저해상도 모래시계에서 추정된 히트맵을 사용하여 마스크 맵을 생성하고 멀티스케일 로컬 어텐션 퓨전 모듈에서는 생성된 마스크를 기반으로 객체와 배경 영역에 따라 멀티스케일 로컬 어텐션을 모델링한다. 실험 결과를 통해, 제안한 해충 카운팅 모델이 기존의 MaDa-CenterNet의 성능을 개선할 수 있었으며 제안한 로컬 어텐션 퓨전 모델이 성능 개선에 효과적임을 입증하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존의 MaDa-CenterNet
Ⅲ. 제안한 해충 카운팅을 위한 로컬 어텐션 기반의 MaDa-CenterNet(v2)
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (0)
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