과제정보
이 논문은 2020년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2017-0-00217, 투명도와 레이어 가변형 실감 사이니지 기술 연구)
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference)
- 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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- Pages.74-77
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- 2021
인조 데이터셋 구축 시스템과 오브젝트 배치 구조에 따른 검출률 분석
Analysis of detection rate according to the artificial dataset construction system and object arrangement structure
- Kim, Sang-Joon (Dept. of Information Technology and Media Engineering Seoul National University of Science and Technology) ;
- Lee, Yu-Jin (Dept. of IT Media Engineering Seoul National University of Science and Technology) ;
- Park, Goo-Man (Dept. of Electronics and IT Media Engineering Seoul National University of Science and Technology)
- 발행 : 2021.11.26
초록
최근 딥러닝을 이용하여 객체 인식 학습을 위한 데이터셋을 구축하는데 있어 시간과 인력을 단축하기 위해 인조 데이터를 생성하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 실제 환경과 관계없이 임의의 배경에 배치되어 구축된 데이터셋으로 학습된 네트워크를 실제 환경으로 구성된 데이터셋으로 테스트할 경우 인식률이 저조하다. 이에 본 논문에서는 실제 배경 이미지에 객체 이미지를 합성하고, 다양성을 위해 3차원으로 회전하여 증강하는 인조 데이터셋 생성 시스템을 제안한다. 제안된 방법으로 구축된 인조 데이터셋으로 학습한 네트워크와 실제 데이터셋으로 학습된 네트워크의 인식률을 비교한 결과, 인조 데이터셋의 성능이 실제 데이터셋의 성능보다 2% 낮았지만, 인조 데이터셋을 구축하는 시간이 실제 데이터셋을 구축하는 시간보다 약 11배 빨라 시간적으로 효율적인 데이터셋 구축 시스템임을 증명하였다.
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