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엣지 컴퓨팅 환경에서 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 활용한 물체 인식 모델 성능 개선 연구
A Study on Improving Performance of Object Detection Model using K-means based Anchor Box Method in Edge Computing Enviroment 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호, 2023 July 12, 2023년, pp.539 - 540  

오세영 (동의대학교 IT융합학) ,  정준호 (동의대학교 인공지능학) ,  윤주상 (동의대학교 산업ICT기술공학)

초록
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최근 물체 인식 모델의 성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 적용한 새로운 물체 인식 모델 성능 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 항만 내 설치된 컨테이너 사고를 예방하기 위한 컨테이너 사고위험도 분류 모델에 적용하여 성능 평가를 하였다. 특히, 컨테이너 사고위험도 분류 모델은 작은 물체를 인식해야 하며 이런 환경에서는 기존 물체 인식 모델 성능이 낮게 나타난다. 본 논문에서는 제안한 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 적용하여 물체 인식 모델 성능이 개선됨을 확인하였디.

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