반응형 전체 글210 [논문 리뷰] Small Object Detection in Remote Sensing Images with Residual Feature Aggregation-Based Super-Resolution and Object Detector Network GOAL 초고해상도를 기본 모델로 활용 인공위성/항공체의 VHR 영상을 개선한 후 소형 물체 감지(차량 감지) 수행 Abstract 딥러닝 기반의 검출 방법을 이용하여 이미지 해상도 향상을 위한 이미지 초해상도 개념 활용 위성,모든 항공기의 원격탐사 영상에서 작은 물체 검출 검출 성능 향상을 위해 GAN과 RFA(잔차 특징 집계)를 통합 초해상도(SR) 프레임워크 개선 작은 물체에 대한 이미지 초해상도에 대한 이론적 근거 제공 이 방법의 참신함 연구에 사용되는 최종 객체 감지기와 독립적인 프레임워크 제안 객체 감지를 위해 YOLOv3 -> Faster R-CNN 또는 객체 감지기로 대체 RFA 네트워크: 복잡한 feature를 감지하여 감지 성능을 크게 향상됨 RFA 네트워크를 생성기에 사용 전체 네트워.. 2023. 1. 30. [논문 리뷰] Part-Based Obstacle Detection Using a Multiple Output Neural Network 시맨틱 시그멘테이션 관련 논문 컬러 이미지를 입력으로 사용하는 인코더-디코더 구조를 기반으로 하는 다중 헤드 인공 신경망 출력: 장애물 감지 모듈, 시맨틱 세그멘테이션 모듈, 소실점 감지 모듈 인코더: 입력 이미지에서 적절하고 중요한 특징 추출 시맨틱 세그멘테이션 솔루션 기반 디코더: 여러 예측(출력) 제공 각 모듈을 독립적으로 훈련, 동일 손실 함수 사용 픽셀 기반 특징 추출: ResNet 기반 자유 공간, 특정 장애물에 레이블을 지정X -> 시맨틱 세그멘테이션 CNN을 활용 이미지 픽셀에 해당 개체 부분 레이블 지정 conv 블록: 2D 컨볼루션, 배치 정규화,ReLU 활성화의 세 가지 작업으로 나누어짐 각 conv 블록: 2D 컨볼루션, 배치 정규화 작업 및 ReLU 활성화 필터 수와 커널 크기가 .. 2023. 1. 18. [논문 리뷰] Deep Learning-Based Object Detection and Scene Perceptionunder Bad Weather Conditions 리뷰 abstract YOLO v5 모델을 활용 다양한 날씨 상황에서 자동차, 신호등, 보행자를 식별하여 차량 환경에서 실시간 식별이 가능한 방법 제시 11가지 차량(자동차, 트럭, 자전거), 보행자 및 교통 신호(빨간색, 녹색, 노란색)에 대한 우천 및 일반 기상 시나리오에 대한 거리 수준 기록에서 객체 인식 Roboflow 데이터 세트를 활용 실제 도로 교통 비디오 시퀀스를 사용하여 제안 시스템의 성능 평가 dataset Roboflow 자율 주행 자동차 데이터 세트 사용 사전 훈련된 COCO 가중치 사용 훈련 세트: 959개의 이미지, 검증 세트: 239개의 이미지 테스트 세트: 302개의 이미지 2023. 1. 12. ML 관련 면접 준비 1 머신 러닝 학습을 통해 자동으로 개선 하는 알고리즘. 인간의 사고를 효율적인 계산의 관점에서 보고 모방하는 알고리즘 ex) 유전알고리즘, 베이즈 알고리즘, 진화 알고리즘 등 딥러닝과의 차이: 딥러닝은 머신러닝의 한 분야: 신경망을 모델링한 알고리즘이다. 딥러닝 ∈ 머신러닝 Linear Regression(선형 회귀) 2차원 좌표에 분포된 데이터를 1차원 방적식을 통해 표현되지 않은 데이터를 예측하기 위한 분석 모델 Cost Function, Objective Funtion, Loss Function 차이 Objective Function 학습을 통해 최적화하는 함수(일반적임) Loss Function 모델이 출력하는 예측 값과 예측하고자 하는 실제 값 사이의 오차를 계산하는 함수 Cost Function.. 2023. 1. 12. [논문 리뷰] Thermal Object Detection in Difficult Weather Conditions Using YOLO(ieee 2017) 리뷰 abstract RGB 이미지에서 감지하도록 의도된 컨볼루션 신경망 모델을 사용하여 열화상에서 자동 사람 감지 작업 Faster R-CNN, SSD, Cascade RCNN 및 YOLOv3와 같은 표준 최첨단 개체 감지기의 성능을 국경 주변의 불법 이동을 시뮬레이션하는 비디오에서 추출한 열 이미지 데이터 세트로 재학습한 성능을 비교 보호 구역에서 맑은 날씨, 비, 안개, 밤 다양한 범위에서 다양한 움직임 유형으로 녹화 YOLOv3는 다른 탐지기보다 훨씬 빠르면서도 최고에 필적하는 성능을 달성하여 추가 실험에 사용 테스트 데이터 세트에서 우수한 감지 결과를 얻는 데 필요한 최소 이미지 수를 결정하기 위해 다양한 교육 데이터 세트 설정 실험 학습에 약간의 열화상 세트를 사용, 모든 테스트 시나리오에 대한 평.. 2023. 1. 11. [논문 리뷰] AttM-CNN: Attention and metric learning based CNN for pornography,age and Child Sexual Abuse (CSA) Detection in images(Neurocomputing, 2021) 리뷰 음란물 탐지 및 연령 그룹 분류 네트워크를 위한 두 가지 전략 사용 바이너리 CSA 분류를 위한 decision level fusion 의심 이미지 재배열을 위한 score level fusion decision/score level - 유사하나 융합 전 점수가 일치/비일치 결정으로 전환된다는 점이 다름( 출처: score/decision level fusion 관련 링크) AttM-CNN model 아키텍처 바이너리 CSA 분류를 위한 decision level fusion 의심 이미지 재배열을 위한 score level fusion decision/score level - 유사하나 융합 전 점수가 일치/비일치 결정으로 전환된다는 점이 다름( 출처: score/decision level fusion 관.. 2023. 1. 11. [논문 리뷰] Adult content detection in videos with convolutional and recurrent neural networks(Neurocomputing 2018) 리뷰 ACORDE(Adult Content Recognition with Deep Neural Networks) image feature extraction, video-based learning으로 나뉨 ConvNet: 비디오, 이미지 feature(x_t) 추출 이미지에서 RGB 평균을 빼서 이미지 정규화 진행 각 원본 프레임에서 좌우 상하단 및 중앙 crop 진행(수평 미러링)으로 10개 더 견고한 feature 생성 위함 LSTM: 비디오 분류 2023. 1. 11. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 30 다음 반응형
