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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2026.5
- 수록면
- 33 - 44 (12page)
- DOI
- 10.5392/JKCA.2026.26.05.033
이용수
초록· 키워드
밀집된 소형 객체, 복잡한 배경 간섭, 다중 스케일 변화로 인해 무인 항공기(UAV, Unmanned Aerial Vehicle) 촬영 영상에서 소형객체의 검출 정확도가 떨어지는 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 CE-YOLOv11n이라는 개선된 YOLOv11n 기반 알고리즘을 제안한다. 첫째, ConvFormer 모듈을 도입하여 C3k2-ConvFormer 구조를 구성하고, 기존 C3k2 구조를 대체함으로써 모델의 특징 추출 능력을 향상시켰다. 둘째, C2PSA 모듈에 EDFFN 모듈을 통합하여 객체의 지역적 및 전역적 특성을 통합하는 성능을 강화하였다. VisDrone2019 데이터 셋을 이용한 실험 결과, 제안된 모델인 CE-YOLOv11n은 기존 모델인 YOLOv11n 대비 mAP50과 mAP50-95가 각각 3.9%와 4.2% 향상되었으며, UAV 항공 촬영 환경에서 객체 검출 정확도를 효과적으로 개선함을 입증하였다.
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목차
- 요약
- Abstract
- I. Introduction
- II. YOLOv11 Model
- III. Improved YOLOv11 Model
- Ⅳ. Experimental Results and Analysis
- Ⅴ. Conclusion
- 참고문헌
참고문헌
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