[논문]AI 학습을 위한 탑 인식 방법에 대한 연구

강은수; 고병국; 이조순; 최하진; 김준오; 이병권

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AI 학습을 위한 탑 인식 방법에 대한 연구
A Study on Tower Recognition Method for AI Learning 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호, 2020 July 15, 2020년, pp.339 - 342

강은수 (동국대학교 멀티미디어공학과) , 고병국 (동국대학교 멀티미디어공학과) , 이조순 (동국대학교 멀티미디어공학과) , 최하진 (동국대학교 멀티미디어공학과) , 김준오 (동국대학교 멀티미디어공학과) , 이병권 (서원대학교 멀티미디어과)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 AI 학습을 위한 데이터 수집을 위해 윈도우 환경에서 YOLO 시스템을 사용한 객체 인식에 대한 방법을 제안한다. 이 방법은 아나콘다, 리눅스 등의 가상환경을 요구하지 않기 때문에 실사용 이전 사전 환경설정 작업 시간을 최소화한다. 또한 이 방법은 Visual Studio, OpenCV, CUDA 등 익숙한 플랫폼 및 라이브러리를 요구하기 때문에 다른 사람들에게 편안한 작업환경 제공한다. 또한 기존의 COCO 데이터 셋을 사용한 YOLOv3가 아닌 추가 학습 방법을 제안함으로써 보다 보편적인 객체 인식이 가능하다. 따라서 빠른 시간 내에 자신이 원하는 객체를 인식할 수 있는 시스템을 구축하는 방법을 제안한다.

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

YOLO시스템을 이용하여 탑에서 충분한 특징점을 추출하여 잘 인식할수 있는지를 연구했다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	이미지에서 객체를 추출하기 전에 객체가 어느 범위 내에 있는지를 경계 상자를 먼저 확인해야 하는 이유는?	1) 경계 상자(Bounding Box) 이미지에서 객체들은 다양한 영역에 분포되어 있다. 이런 이유로, 이미지에서 객체를 추출하기 전에 객체가 어느 범위 내에 있는지를 경계 상자를 먼저 확인해야 한다.
	SSD이란?	② SSD : SSD는 객체 검출 속도 및 정확도 사이의 균형이 있는 알고리즘이다. SSD는 한 번만 입력 이미지에 대한 CNN을 실행하고 형상 맵(feature map)을 계산한다.
	R-CNN 알고리즘은 어떤 기능을 할 수 있는가?	영역(region)을 고려한 R-CNN 알고리즘을 사용하여이 문제를 해결할 수 있다. 이 방법은 객체 분류에 필요한 경계 상자의 수를 줄일 수 있다. 이 방법은 선택적 검색을 위해, 질감, 강도, 컬러, insideness 등의 로컬 정보를 사용한다.

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