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최다빈(Dabin Choi),이아현(Ahhyun Lee),이정원(Jeongwon Yi),한동일(Dongil Han) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
딥러닝 기반 객체 검출(Object Detection)은 자율주행, 얼굴 인식 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 제조 시설의 안전 진단을 위한 시설물 상태 진단 딥러닝 네트워크를 학습하기 위해서는 충분한 수의 데이터와 균형 있는 데이터가 필요하다. 본 논문은 시설물 상태 진단 네트워크의 성능 향상을 위한 데이터 확대 방법과 효율적인 시스템을 제안한다. 이 방법은 데이터 클래스의 불균형으로 발생할 수 있는 과적합을 줄이고 객체 검출 성능을 향상시킨다. ㈜이레정보기술에서 제공한 5m 고도에서 드론이 촬영한 이미지 데이터로 촬영된 시설물 사진 데이터 세트에 대해 딥 러닝 모델을 학습 및 평가하였고, 데이터 확장 후 ㎃P_0.5 기준 0.931, ㎃P_0.5:0.95 기준 0.605를 달성하였다.