잘못된 어노테이션 제거기법을 활용한 딥러닝 학습용 이미지 데이터 셋 구축 시스템 연구

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한글제목(Korean Title)	잘못된 어노테이션 제거기법을 활용한 딥러닝 학습용 이미지 데이터 셋 구축 시스템 연구
영문제목(English Title)	A Study of an Image Data-set Construction System for Deep Learning Using an Incorrect Annotation Removal Method
저자(Author)	이동욱 김석진 박준홍 전수빈 서동만 Dongwook Lee Seokjin Kim Junhong Park Soobin Jeon Dongmahn Seo
원문수록처(Citation)	VOL 48 NO. 01 PP. 0651 ~ 0653 (2021. 06)
한글내용 (Korean Abstract)	현재 영상처리 분야에서 다양한 방식으로 딥러닝 학습을 위한 데이터 셋 구축연구가 진행되고 있다. 학습 데이터 구축과정에서 항상 목적에 맞지 않는 잘못된 어노테이션 데이터가 생길 수 있다. 이를 방지하기 위한 기존 방식으로 전문성을 가지는 검토자가 어노테이션 데이터를 검수하는 방법이 있다. 이는 시간과 인력이 많이 소모되는 단점이 있다. 본 논문은 기존 방식의 단점을 해소하기 위해 동일 이미지에 대해 다수의 어노테이터가 참여하여 공통으로 선택한 영역을 학습 데이터로 이용하는 잘못된 어노테이션 제거 기법을 구현 및 성능 검증을 했다.
영문내용 (English Abstract)
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