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NTIS 바로가기주관연구기관 | 광주과학기술원 Gwangju Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 전문구 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200014048 |
과제고유번호 | 1711146545 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-25 |
키워드 | 물체 인식.도메인 적응.영상 개선.비정형 시나리오.딥러닝.Object Recognition.Domain Adaptation.Image Enhancement.Unconstrained Scenario.Deep Learning. |
□ 연구개요
본 연구의 목표는 딥러닝과 도메인 적응 기술에 기반한 실세계에서의 물체 인식 기술 개발이다. 최근 물체 인식은 자율주행, 감시, 의료, 미디어 등 수많은 분야에서 활용되고 있으며, 이러한 성공적인 접목은 레이블링된 지도학습용 빅데이터에 기인한다. 하지만 이러한 데이터는 전문가의 레이블링 개입이 요구되며, 이에 따른 시간과 비용 소모가 요구된다. 또한, 변수가 많은 비정형 시나리오의 실세계에 대처하기 위해서는 이러한 데이터에 의존적인 학습 알고리즘은 여러 일반화 제약이 있다. 따라서 본 연구에서는 사람의 주석처리 작
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