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| 한글제목(Korean Title) |
금형 공정 이미지로부터 객체 탐지 모델을 학습하기 위한 효율적인 Annotation 및 학습 방법 |
| 영문제목(English Title) |
Efficient Annotation and Learning Method for an Object Detection Model Detecting Mold Process on Images |
| 저자(Author) |
나요한
안성헌
고영훈
권준형
채동규
이상철
Yohan Na
SeongHeon Ahn
YoungHun Ko
JunHyung Kwon
Dong-Kyu Chae
Sang-Chul Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 1257 ~ 1259 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 금형 제작을 위한 공정 프로세스를 자동화하는 연구에 대한 관심이 높아지고 있다. 이때 제작하고자 하는 금형 모델의 3D 파일로부터 적절한 공정 기법을 인식하는 객체 탐지 (object detection) 모델의 도입이 핵심이라고 할 수 있다. 그러나 객체 탐지 모델 학습을 위한 이미지 데이터셋의 구축은 도메인 전문가의 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 논문에서는 엔지니어의 annotation 작업과 모델 학습을 용이하게 하기 위해 적은 양의 초기 annotation 데이터를 이용해서 모델을 학습시킨 후 나머지 테스트 이미지 데이터에 대한 annotation을 제공한다. 그 후 여러 Multi-View의 이미지를 통합하여 모델의 성능을 향상시킨다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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