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NTIS 바로가기한국방송공학회 2019년도 하계학술대회, 2019 June 19, 2019년, pp.1 - 4
잔꾸억후이 (한국산업기술대학교) , 김응태 (한국산업기술대학교)
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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보행자 검출은 어떤 기술인가? | 보행자 검출은 컴퓨터 비전기반으로 한 객체 인식 기술들 중 하나의 핵심기술이며, 영상에 속한 모든 보행자 인스턴스들(instances)을 인식할 뿐만 아니라 보행자의 위치까지도 표시한다. 검출된 보행자의 정보들은 다양한 응용 분야에서 사용되고 있다. | |
딥러닝 네트워크를 이용하여 보행자 오검출율을 낮추는 방법에 대한 선행 연구들의 어려움은 무엇이었는가? | 연구자들은 딥러닝 네트워크를 이용하여 보행자 오검출율을 낮추는 방법에 대해 지속적으로 연구하여 성능을 꾸준히 상승시켰다. 그러나 대부분의 연구는 다중 스케일 보행자가 분포되는 저해상도 영상에서 보행자를 제대로 검출하지 못하는 어려움이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 기존의 Faster R-CNN구조를 기반으로 하여 새로운 다중 특징 융합 레이어와 다중 스케일 앵커 박스를 적용하여 보행자 오검출율을 줄이는 MS-FRCNN(Multi-scaleFaster R-CNN)구조를 제안한다. | |
보행자 검출과 관련된 기술은 어떤 방식으로 나눌 수 있는가? | 보행자 검출과 관련 기술은 크게 두 가지로 Hand-Crafted특징 방식과 딥러닝 방식으로 나눌 수 있다. 전통적인 Hand-Crafted특징 방식은 특징의 정보가 많을수록 검출 성능이 좋아지기 때문에 특징의 정보가 부족할 경우에는 오히려 검출 성능이 떨어진다. |
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