KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
VOLO 때를 기반으로 한 플레어 스택 객체 탐지 모델 |
| 영문제목(English Title) |
Flare Stack Object Detection Model Based on YOLO v4 |
| 저자(Author) |
이현지，김진호，강현우，안동혁
Hyeonji Lee
Jinho Kim
Hyeonwoo Kang
donghyeok An
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 1936 ~ 1938 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 기계학습의 분야 중 하나인 딥 러닝(Deep Learning)을 기반으로 한 모델들이 제안되고 있다. 그 중 이미지나 영상에 대한 데이터의 학습에 효과적인 합성 곱 신경망 (CNN, Convolutional Neural Network)과 더불어 다양한 기법을 사용한 YOLO v4는 객체 탐지(Object Detection)에 높은 성능을 보여준 모델이다. 본 논문에서는 YOLO v4를 기반으로 한 플레어 스택을 인식하는 모델을 만들어 편의성은 증가시키고 유지 보수 비용은 감소시키는 모델을 제안하고자 한다. 제안한 모델은 테스트 이미지 데이터에 대해 약 78%의 정확도를 보인다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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