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김준표 (인하대학교) 김희제 (인하대학교) 정유진 (인하대학교) 박상진 (인하대학교) 송병철 (인하대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2022 추계학술대회
발행연도
2022.11
수록면
199 - 202 (4page)

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왜곡된 영상에 강인한 물체 검출은 자율 주행과 같은 안전에 치명적인 실생활 응용 분야에서 핵심 문제로 다뤄지고 있다. 이러한 이유로, 영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 강인한 물체 검출에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서 우리는 왜곡된 영상이나 이미지에서도 일정한 성능의 물체 검출을 위한 연구 [4]를 benchmark 하여 다양한 방법으로 변형된 데이터셋을 통해 학습한 모델을 성능과 feature map 측면에서 분석해 봄으로써, 향후 강인한 물체 검출에 있어 효과적인 성능 향상을 위한 intuition 을 제공하고자 한다.

목차

요약
1. 서론
2. AdaIN 기반 style-transfer 를 통한 학습 데이터셋 변형
3. 다양한 corruption 기법을 활용한 테스트 데이터셋
4. Feature map visualization
5. 실험 결과
6. 결론
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