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저자정보
김동현 (동의대학교) 장시웅 (동의대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2024년도 춘계종합학술대회 논문집 제28권 제1호
발행연도
2024.5
수록면
336 - 339 (4page)

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자율적인 객체 이상 관제 시스템을 구축하여 범죄, 재해, 재난사고를 예방하는 지능형 CCTV 분야가 실시간 객체 탐지 기술로 주목받고 있다. 객체에 대한 즉각적인 처리 속도와 정확도를 요구하기에, CNN 알고리즘의 하나인 YOLO가 선호된다. 그러나 YOLO 모델에 쓰일 데이터셋 구축에서 방대하나 정제되지 않은 빅데이터와, 상대적으로 제한된 자원 데이터 가감에 따른 효율성 문제, 데이터의 품질, 파라메터 설정 등 학습 진행과정에서의 합리적 피드백이 어려운 커스텀 데이터셋의 문제점이 있으며, 이는 불, 연기와 같은 비정형 데이터에서 더욱 부각된다. 이를 개선하기 위해 데이터셋 내에서 제각기 다른 데이터 자원별 특징을 하나로 보정하여 데이터셋의 정확도를 높이는 효과를 목표로 Yolov5 모델을 이용한 데이터 라벨링 자동화 기법 처리에 대한 실험을 수행하였으며, 이에 대한 실험 과정과 결과를 소개한다. 실험 결과 원본 데이터셋 대비 평균 0.341의 mAP 개선 효과를 보여 효율적인 딥러닝 데이터셋 구성에 용이함을 확인하였다.
#Data Labeling #Object Detection

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Yolov5
Ⅲ. 데이터셋 구성
Ⅳ. 학습결과
Ⅴ. 결론
References

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