정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
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| 한글제목(Korean Title) |
영상기반 주차공간 분류 딥 모델을 위한 데이터 증강기법 |
| 영문제목(English Title) |
Data Augmentation for Image based Parking Space Classification Deep Model |
| 저자(Author) |
Hojin Yoo
Kyungkoo Jun
유호진
전경구
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0126 ~ 0136 (2022. 02) |
한글내용
(Korean Abstract) |
초음파 센서 또는 카메라를 이용한 주차 점유상태 판단 시스템이 실내 주차장 위주로 많이 사
용되고 있다. 그러나 실외 주차장의 경우, 이러한 시스템들의 높은 설치 비용과 정확도 문제로 도입에 한계가 있다. 또한, 조명 상태, 카메라 위치, 그리고 지형지물의 다양성으로 인해 대표성을 가지는 학습데이터 확보에 어려움이 있어 딥러닝 적용이 제한된다. 본 논문에서는 이러한 데이터 부족 상황에서 증강기법들이 주차상태 분류를 위한 딥 모델 성능에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위해, 주차구역 영상을 상황별로 분류하고, 네 가지 증강기법들을 ResNet, EfficientNet 그리고 MobileNet의 학습에 적용하였다. 성능평가 결과, mixup, stopper, rescaling 방법에서 각각 최대 5.2, 8.67, 15.44% 포인트 정확도가 향상되었다. 반면에, 다른 연구들에서 성능 향상 효과가 있었던 center crop의 경우 정확도가 평균 4.86% 포인트 하락하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
A parking occupancy state determination system using an ultrasonic sensor or a camera is mainly used in indoor parking lots. However, in the case of an outdoor parking lot, there is a limit to the introduction of these systems due to the high installation cost and accuracy problems. In addition, the application of deep learning is restricted because it is difficult to obtain representative learning data due to diverse lighting conditions, camera positions, and features. In this paper, we analyzed the effect of augmentation techniques on the performance of a deep model for parking status classification in such a data shortage situation. To this end, the parking area images were classified
by situations. Four augmentation techniques were applied to the training of ResNet, EfficientNet, and MobileNet. Based on performance evaluation, the accuracy was improved by up to 5.2%, 8.67%, and 15.44%p in the case of mixup, stopper, and rescaling methods, respectively. On the other hand, in the case of center crop, which was known to have performance improvement in other studies, the accuracy decreased by an average of 4.86%p.
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| 키워드(Keyword) |
야외 주차장
컴퓨터 비전
딥 모델
데이터 증강
outdoor parking
computer vision
deep model
data augmentation
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