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| 한글제목(Korean Title) |
VGG-16 딥러닝 비전모델 기반의 매장간판 영상 분류법 |
| 영문제목(English Title) |
Image Classification Method of Store Signages based on Deep Learning Vision Model VGG-16 |
| 저자(Author) |
정종현
강민구
JongHyun Jeong
MinGoo Kang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 01 PP. 0297 ~ 0298 (2022. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
간판의 영상은 매장의 특성을 나타내는 수단이다. 일부 간판들은 보행자들의 안전을 위협하거나 도시의 미관에 조화를 이루지 못한다. 노후화되고 위법한 간판 등을 관리하기 위한 체계적인 영상의 통합관리를 위해 다양한 각도에서 본 영상을 이용하여 간판영상의 특징적인 속성(메터) 데이터를 분석하는 딥러닝 비전모델을 제안한다. 제안된 VGG-16 모델을 이용하여 매장을 분류하고, 공개된 AI허브의 5,790개 영상 데이터 셋 기반의 검증을 진행하였다. 이때, 데이터를 VGG-16 모델에 활용하도록 정규화하고, 하이퍼 파라미터를 조정하여 분석한 결과는 간판분류 정확도가 99.4%의 정확성을 보였다. 이 실험의 결과로 체계적인 옥외 광고물관리에 사용될 것으로 기대된다. |
영문내용
(English Abstract) |
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