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파편 탐지 성능 향상을 위한 딥러닝 초해상도화 효과 분석
Analysis of the Effect of Deep-learning Super-resolution for Fragments Detection Performance Enhancement 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.26 no.3, 2023년, pp.234 - 245  

이유석 (국방과학연구소 국방시험연구원)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The Arena Fragmentation Test(AFT) is designed to analyze warhead performance by measuring fragmentation data. In order to evaluate the results of the AFT, a set of AFT images are captured by high-speed cameras. To detect objects in the AFT image set, ResNet-50 based Faster R-CNN is used as a detecti...

주제어

참고문헌 (11)

  1. Zecevic B., Terzic J., Catovic A. and Serdarevic-Kad ic S., "Influencing Parameters on HE Projectiles with Natural Fragmentation. In International Conference on New Trends in Research of Energetic Materials," International Conference on New Trends in Research of Energetic Materials, pp. 780-795, April, 2006.? 

  2. H. Lee, J. Kim, C. Jung, Y. Park, W. Park and J. Son, "A Deep Learning-based Fragment Detection Approach for the Arena Fragmentation Test," Applied Sciences, Vol. 10, No. 14, pp. 4744, 2020.? 

  3. H. Lee, C. Jung, Y. Park, W. Park and J. Son, "A New Image Processing-Based Fragment Detection Approach for Arena Fragmentation Test," Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology, Vol. 22, No. 5, pp. 599-606, 2019.? 

  4. Shocher, Assaf, Nadav Cohen, and Michal Irani, ""Zero-Shot" Super-Resolution Using Deep Internal Learning," Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018.? 

  5. B. Lim, S. Son, H. Kim, S. Nah and K. Mu Lee, "Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution," Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, pp. 136-144, 2017.? 

  6. Liang J., Cao J., Sun G., Zhang K., Van Gool L. and Timofte R, "Swinir: Image Restoration Using Swin Transformer," Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, pp. 1833-1844, 2021.? 

  7. Dong C. C. Loy, K. He and X. Tang, "Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks," European Conference on Computer Vision(ECCV), pp. 184-199, 2014.? 

  8. He, K., Zhang, X., Ren, S. and Sun, J., "Deep Residual Learning for Image Recognition," Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 770-778, 2016.? 

  9. Wang X., Xie K., Dong C. and Shan Y., "RealESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data Supplementary Material," Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, pp. 1905-1914, 2021.? 

  10. Chen K., et al., "MMDetection: Open Mmlab Detection Toolbox and Benchmark," arXiv preprint arXiv:1960.07155, 2019.? 

  11. Ren S., He K., Girshick R. and Sun J., "Faster r-cnn: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 39, No. 6, pp. 1137-1147, 2017. 

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