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[국내논문] 객체 분할 기법을 활용한 자동 라벨링 구축
Auto Labelling System using Object Segmentation Technology 원문보기

한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회, 2022 Oct. 03, 2022년, pp.222 - 224  

문준휘 (배재대학교) ,  박성현 (배재대학교) ,  최지영 (배재대학교) ,  신원선 ((주)비전21테크) ,  정회경 (배재대학교)

초록
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객체 분할 분야의 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 응용들은 성능을 향상하기 위하여 STOA 기법들이 사전학습하여 배포한 하이퍼파라미터와 모델을 통해 학습하는 전이학습 방법을 사용한다. 이 과정에서 사용되는 커스텀 데이터 셋들은 Ground Truth 정보를 생성하기 위한 라벨링 작업에서 시간이나 라벨러등의 많은 자원을 필요로 한다. 본 고에서는 딥러닝 신경망에서 사용되는 커스텀 데이터 셋 구축을 위하여 시간이나 라벨러등의 자원을 적게 사용할 수 있도록 객체 분할 기법을 활용한 자동 라벨링 구축 방법을 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Deep learning-based computer vision applications in the field of object segmentation take a transfer learning method using hyperparameters and models pretrained and distributed by STOA techniques to improve performance. Custom datasets used in this process require a lot of resources, such as time an...

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