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효율적인 작은 객체 검출을 위한 균형적인 성능의 YOLOv3-tiny
Balanced performance for Efficient Small Object Detection YOLOv3-tiny 원문보기

한국방송공학회 2018년도 추계학술대회, 2018 Nov. 02, 2018년, pp.117 - 118  

이경민 (전자부품연구원) ,  송혁 (전자부품연구원) ,  김제우 (전자부품연구원) ,  인치호 (세명대학교)

초록
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본 논문에서는 작은 객체를 검출하기 위한 수정 된 YOLOv3-tiny 를 제안한다. 컴퓨터 비전에서 작은 객체 검출은 제한된 해상도와 정보로 검출하기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 기존 방법의 대부분은 높은 정확도 향상을 위해 속도를 희생한다. 본 논문은 정확도와 속도가 균형적인 성능을 통해 빠른 속도로 작은 객체를 검출하는 것을 목표로 한다. 실험은 WIDER FACE 와 자체 수집한 데이터베이스에서 기존 YOLOv3-tiny 보다 높은 87.48% mAP 를 얻었으며, 속도는 각각 100.5FPS 로 YOLOv3-tiny 보다는 느리지만 높은 정확도와 YOLOv3 보다는 빠르지만 낮은 정확도를 통해 균형적인 성능을 얻을 수 있다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 YOLOv3 와 YOLOv3-tiny 의 각 높은 정확도와 빠른 속도의 장점을 가진 수정된 YOLOv3-tiny를 제안한다. 제안한 모델은 YOLOv3 처럼 작은 객체에서도 검출성능이 높고, YOLOv3-tiny 와 같이 빠른 속도를 가진 성능위해 YOLOv3-tiny 아키텍처에서 max-pooling 과정을 대신에YOLOv3 아키텍처처럼 FCN(Fully Convolutional Network)적용하였다.
  • 본 논문에서는 작은 객체를 검출하기 위한 균형적인 속도와 정확도 가진 수정된 YOLOv3-tiny를 제안하였다. 제안한 모델은 실제 산업 분야에서 적용 가능하도록YOLOv3 의 높은 정확도를 잃지 않고 YOLOv3-tiny 의 속도는유지 할 수 있도록 설계하였다.
  • 제안한 모델은 YOLOv3 처럼 작은 객체에서도 검출성능이 높고, YOLOv3-tiny 와 같이 빠른 속도를 가진 성능위해 YOLOv3-tiny 아키텍처에서 max-pooling 과정을 대신에YOLOv3 아키텍처처럼 FCN(Fully Convolutional Network)적용하였다. 이러한 모델 아키텍처를 통해 실제 산업분야에서도 적용 가능한 모델 아키텍처를 제안한다
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