Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2023.11a
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  • Pages.553-556
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  • 2023
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Dataset Augmentation on Fallen Person Objects in a Autonomous Driving Tractor Environment

자율주행 트랙터 환경에서 쓰러진 사람에 대한 데이터 증강

  • Hwapyeong Baek (Dept. of Computer Convergence Software, Korea University) ;
  • Hanse Ahn (Dept. of Computer Convergence Software, Korea University) ;
  • Heesung Chae (Pinesns Co., Ltd.) ;
  • Yongwha Chung (Dept. of Computer Convergence Software, Korea University)
  • 백화평 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과 ) ;
  • 안한세 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과 ) ;
  • 채희성 ((주)파인에스엔에스 ) ;
  • 정용화 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과)
  • Published : 2023.11.02
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Abstract

데이터 증강은 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 일반화 성능을 향상시킨다. 이는 과적합 문제를 해결하고 정확도를 높이는 데 도움을 준다. 과적합을 해결하기 위해서 본 논문에서는 분할 마스크 라벨링을 자동화하여 효율성을 높이고, RoI를 활용한 분할 Copy-Paste 데이터 증강 기법을 제안한다. 본 논문의 제안 방법을 적용한 결과 YOLOv8 모델에서 기존의 분할, 박스 Copy-Paste 데이터 증강 기법과 비교해서 쓰러진 사람 객체에 대한 정확도가 10.2% 증가함으로써 제안한 방법이 일반화 성능을 높이는 데 효과가 있음을 확인하였다.

Keywords

Acknowledgement

본 과제는 2021년도 교육부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 지자체-대학협력기반 지역혁신 사업(2021RIS-004)의 결과임.