정보처리학회 논문지 소프트웨어 및 데이터 공학
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
TensorRT와 SSD를 이용한 실시간 얼굴 검출방법 |
| 영문제목(English Title) |
Real Time Face detection Method Using TensorRT and SSD |
| 저자(Author) |
유혜빈
박명숙
김상훈
Hye-Bin Yoo
Myeong-Suk Park
Sang-Hoon Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 09 NO. 10 PP. 0323 ~ 0328 (2020. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근에는 딥러닝 기술을 이용하여 물체 검출 및 인식에서 성능이 크게 향상되는 새로운 접근방법들이 빠르게 제안되고 있다. 객체, 특히 얼굴객체 검출에 관한 여러 기법(Faster R-CNN, R-CNN, YOLO, SSD 등) 중 SSD는 다른 기법들보다 정확도와 속도에서 우수하다. 동시에 여러 객체 검출 네트워크들(object detection network)도 쉽게 이용할 수 있다. 본 논문에서는 객체 검출 네트워크 중 Mobilenet v2 network를 이용하고 SSD와 결합한 모델을 훈련하고, TensorRT engine을 이용하여 기존의 성능보다 4배 이상의 속도로 객체를 검출하는 방법에 대해 제안하고 실험을 통해 성능을 검증한다. 제안한 방법의 성능 검증을 위한 응용으로 얼굴객체 검출기(facial object detector)를 만들어 다양한 상황에서 동작과 성능을 실험하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
Recently, new approaches that significantly improve performance in object detection and recognition using deep learning technology have been proposed quickly. Of the various techniques for object detection, especially facial object detection (Faster R-CNN, R-CNN, YOLO, SSD, etc), SSD is superior in accuracy and speed to other techniques. At the same time, multiple object detection networks are also readily available. In this paper, among object detection networks, Mobilenet v2 network is used, models combined with SSDs are trained, and methods for detecting objects at a rate of four times or more than conventional performance are proposed using TensorRT engine, and the performance is verified through experiments. Facial object detector was created as an application to verify the performance of the proposed method, and its behavior and performance were tested in various situations.
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| 키워드(Keyword) |
텐서플로우
텐서알티
딥러닝
에스에스디
객체 검출
Tensorflow
TensorRT
Deep Learning
SSD
Object Detection
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