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초록·키워드
본 연구에서는 데이터 증강 기법을 사용하여 적은 양의 원본 학습 데이터로도 높은 객체 탐지 정확도를 달성하는 방법을 제안한다. 객체 탐지를 위해 색상 마스킹을 활용하여 객체의 윤곽선을 구분한 후, 가우시안 블러를 통해 객체를 제외한 배경 정보를 흐리게 하는 이미지 블러링 방식을 적용하였다. 신호등 이미지 데이터를 활용한 실험 결과, 원본 데이터 1100장을 사용할 때보다 전체 블러링 방식 1000장을 사 ... 전체 초록 보기
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인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-090969386
