과제정보
이 논문은 2021년도 BB21+사업에 의하여 지원되었음. 또한 "본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 지역지능화혁신인재양성(Grand ICT연구센터) 사업의 연구결과로 수행되었음" (IITP-2022-2020-0-01791)
기존의 Tensorflow CNN 환경에서 Object 탐지 방식은 Tensorflow 자체적으로 Object 라벨링 작업과 탐지를 하는 방식이다. 그러나 현재 YOLO의 등장으로 이미지 객체 탐지의 효율성이 높아졌다. 그로 인하여 기존 신경망보다 더 많은 심층 레이어를 구축할 수 있으며 또한 이미지 객체 인식률을 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Darknet, YOLO를 기반으로 한 Object 탐지 시스템을 설계하고 기존에 사용하던 합성곱 신경망에 기반한 다중 레이어 구축과 학습을 수행함으로써 탐지능력과 속도를 비교, 분석하였다. 이로 인하여 본 논문에서는 Darknet의 학습을 효율적으로 이용하는 신경망 방법론을 제시하였다.
In the existing Tensorflow CNN environment, the object detection method is a method of performing object labeling and detection by Tensorflow itself. However, with the advent of YOLO, the efficiency of image object detection has increased. As a result, more deep layers can be built than existing neural networks, and the image object recognition rate can be increased. Therefore, in this paper, the detection ability and speed were compared and analyzed by designing an object detection system based on Darknet and YOLO and performing multi-layer construction and learning based on the existing convolutional neural network. For this reason, in this paper, a neural network methodology that efficiently uses Darknet's learning is presented.
이 논문은 2021년도 BB21+사업에 의하여 지원되었음. 또한 "본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 지역지능화혁신인재양성(Grand ICT연구센터) 사업의 연구결과로 수행되었음" (IITP-2022-2020-0-01791)