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객체 검출 알고리즘의 속도 향상을 위한 저 복잡도 Non-maxima Suppression 방법에 관한 연구
권용혜(Yonghye Kwon),남지인(Jiin Nam),장시예(Siye Jang),전세윤(Saeyun Jeon) 한국방송·미디어공학회 2023 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2023 No.6
본 논문에서는 기존의 NMS(Non-maxima Suppression) 방식 대비 더 낮은 시간 복잡도를 갖는 NMS 방법을 제안한다. NMS 란 객체 탐지 모델이 하나의 객체에 대해 예측한 바운딩 박스들 중에서 중복 탐지된 것을 제거하는 알고리즘이다. 기존의 NMS 방법은 모델이 분류해야 할 클래스 수가 증가함에 따라 알고리즘의 시간 복잡도가 함께 증가할 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위하여, 예측된 바운딩 박스의 다중 클래스별 확률 값 중 최대값만을 사용하는 저 복잡도 NMS 방법을 제안한다. YOLOv5n 모델에 제안하는 방법을 적용하여 MS COCO(Microsoft Common Objects in Context) 데이터셋을 기반으로 실험을 진행한 결과, NMS 소요 시간에 대해 56%의 속도 향상과 mAP(mean Average Precision)의 증가를 확인하였다.
객체 검출을 위한 통계치 적응적인 선형 회귀 기반 객체 크기 예측
권용혜(Yonghye Kwon),이종석(Jongseok Lee),심동규(Donggyu Sim) 한국방송·미디어공학회 2021 방송공학회논문지 Vol.26 No.2
This paper proposes statistics adaptive linear regression-based object size prediction method for object detection. YOLOv2 and YOLOv3, which are typical deep learning-based object detection algorithms, designed the last layer of a network using statistics adaptive exponential regression model to predict the size of objects. However, an exponential regression model can propagate a high derivative of a loss function into all parameters in a network because of the property of an exponential function. We propose statistics adaptive linear regression layer to ease the gradient exploding problem of the exponential regression model. The proposed statistics adaptive linear regression model is used in the last layer of the network to predict the size of objects with statistics estimated from training dataset. We newly designed the network based on the YOLOv3tiny and it shows the higher performance compared to YOLOv3 tiny on the UFPR-ALPR dataset.