Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2021.10a
/
pp.112-114
/
2021
In order to detect urban conditions, the number of means of transportation and traffic flow are essential factors to be identified. This paper improved the detection system capabilities shown in previous studies using the SwinTransformer model, which showed higher performance than existing convolutional neural networks, by learning various vehicle types using existing Mask R-CNN and introducing today's widely used transformer model to detect certain types of vehicles in urban aerial images.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.18
no.7
/
pp.1907-1928
/
2024
In recent years, multi-focus image fusion has emerged as a prominent area of research, with transformers gaining recognition in the field of image processing. Current approaches encounter challenges such as boundary artifacts, loss of detailed information, and inaccurate localization of focused regions, leading to suboptimal fusion outcomes necessitating subsequent post-processing interventions. To address these issues, this paper introduces a novel multi-focus image fusion technique leveraging the Swin Transformer architecture. This method integrates a frequency layer utilizing Wavelet Transform, enhancing performance in comparison to conventional Swin Transformer configurations. Additionally, to mitigate the deficiency of local detail information within the attention mechanism, Convolutional Neural Networks (CNN) are incorporated to enhance region recognition accuracy. Comparative evaluations of various fusion methods across three datasets were conducted in the paper. The experimental findings demonstrate that the proposed model outperformed existing techniques, yielding superior quality in the resultant fused images.
Recently, various services using artificial intelligence(AI) are emerging in the media field as well However, most of the video editing, which involves finding an editing point and attaching the video, is carried out in a passive manner, requiring a lot of time and human resources. Therefore, this study proposes a methodology that can detect the edit points of video according to whether person in video are spoken by using Video Swin Transformer. First, facial keypoints are detected through face alignment. To this end, the proposed structure first detects facial keypoints through face alignment. Through this process, the temporal and spatial changes of the face are reflected from the input video data. And, through the Video Swin Transformer-based model proposed in this study, the behavior of the person in the video is classified. Specifically, after combining the feature map generated through Video Swin Transformer from video data and the facial keypoints detected through Face Alignment, utterance is classified through convolution layers. In conclusion, the performance of the image editing point detection model using facial keypoints proposed in this paper improved from 87.46% to 89.17% compared to the model without facial keypoints.
Sentinel-2 can be used as proxy data for the Korean Compact Advanced Satellite 500-4 (CAS500-4), also known as Agriculture and Forestry Satellite, in terms of spectral wavelengths and spatial resolution. This letter examined cloud detection for later use in the CAS500-4 based on deep learning technologies. DeepLabV3+, a traditional Convolutional Neural Network (CNN) model, and Shifted Windows (Swin) Transformer, a state-of-the-art (SOTA) Transformer model, were compared using 22,728 images provided by Radiant Earth Foundation (REF). Swin Transformer showed a better performance with a precision of 0.886 and a recall of 0.875, which is a balanced result, unbiased between over- and under-estimation. Deep learning-based cloud detection is expected to be a future operational module for CAS500-4 through optimization for the Korean Peninsula.
Automated crack detection is crucial for structural health monitoring and post-earthquake rapid damage detection. However, realizing high precision automatic crack detection in the absence of corresponding manual labeling presents a formidable challenge. This paper presents a novel crack segmentation transfer learning method and a novel crack segmentation model called Swin-CrackFormer. The proposed method facilitates efficient crack image style transfer through a meticulously designed data preprocessing technique, followed by the utilization of a GAN model for image style transfer. Moreover, the proposed Swin-CrackFormer combines the advantages of Transformer and convolution operations to achieve effective local and global feature extraction. To verify the effectiveness of the proposed method, this study validates the proposed method on three unlabeled crack datasets and evaluates the Swin-CrackFormer model on the METU dataset. Experimental results demonstrate that the crack transfer learning method significantly improves the crack segmentation performance on unlabeled crack datasets. Moreover, the Swin-CrackFormer model achieved the best detection result on the METU dataset, surpassing existing crack segmentation models.
Kim, Hyungwoo;Jang, Seonwoong;Bak, Suho;Gong, Shinwoo;Kwak, Jiwoo;Kim, Jinsoo;Lee, Yangwon
Korean Journal of Remote Sensing
/
v.38
no.5_3
/
pp.913-924
/
2022
In this paper, we presented a database construction of undersea images for the Habitats of Ecklonia cava and Sargassum and conducted an experiment for semantic segmentation using state-of-the-art (SOTA) models such as High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR) and Shifted Windows-L (Swin-L). The result showed that our segmentation models were superior to the existing experiments in terms of the 29% increased mean intersection over union (mIOU). Swin-L model produced better performance for every class. In particular, the information of the Ecklonia cava class that had small data were also appropriately extracted by Swin-L model. Target objects and the backgrounds were well distinguished owing to the Transformer backbone better than the legacy models. A bigger database under construction will ensure more accuracy improvement and can be utilized as deep learning database for undersea images.
In this study, we propose a method to monitor the surface area of agricultural reservoirs in South Korea using Sentinel-1 synthetic aperture radar images and the deep learning model, Swin Transformer. Utilizing the Google Earth Engine platform, datasets from 2017 to 2021 were constructed for seven agricultural reservoirs, categorized into 700 K-ton, 900 K-ton, and 1.5 M-ton capacities. For four of the reservoirs, a total of 1,283 images were used for model training through shuffling and 5-fold cross-validation techniques. Upon evaluation, the Swin Transformer Large model, configured with a window size of 12, demonstrated superior semantic segmentation performance, showing an average accuracy of 99.54% and a mean intersection over union (mIoU) of 95.15% for all folds. When the best-performing model was applied to the datasets of the remaining three reservoirsfor validation, it achieved an accuracy of over 99% and mIoU of over 94% for all reservoirs. These results indicate that the Swin Transformer model can effectively monitor the surface area of agricultural reservoirs in South Korea.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2023.01a
/
pp.89-90
/
2023
본 논문은 모발 정밀검사(Phototrichogram)를 통해 일정 간격을 두고 촬영된 환자의 모발 두피 사진을 이용하여 머리카락 검출 및 개수 변화 추이에 따른 환자의 탈모 진단에 도움을 줄 방법을 제안한다. 기존의 탈모 진단을 위해 제안하였던 머리카락 검출 방법에서 사용한 환자의 모발 두피 사진에 Color Slicing을 적용하여 환자의 두피 모발 사진의 픽셀값을 통일성 있게 구성하였다. 또한, 머리카락 검출하기 위한 방법으로 Swin Transformer를 사용하고, 딥러닝 기반의 영상 분할 기법(Image Segmentation)의 하나인 HTC(Hybrid Task Cascade) 모델을 활용하여 좀 더 효과적으로 머리카락을 검출할 수 있는 모델을 제안한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2024.01a
/
pp.343-345
/
2024
얼굴 연령 분류 기법은 신원 확인 시스템 고도화, 유동 인구 통계 자동화 시스템 구축, 연령 제한 콘텐츠 관리 시스템 고도화 등 다양한 분야에 적용할 수 있는 확장 가능성을 가진다. 넓은 확장 가능성을 가지는 만큼 적용된 시스템의 안정성을 위해서는 얼굴 연령 분류 기법의 높은 정확도는 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 Vision Transformer(ViT) 기반 분류 알고리즘의 얼굴 연령 분류 성능을 비교 분석한다. ViT 기반분류 알고리즘으로는 최근 널리 사용되고 있는 ViT, Swin Transformer(ST), Neighborhood Attention Transformer(NAT) 세 가지로 선정하였으며, ViT의 얼굴 연령 분류 정확도 65.19%의 성능을 확인하였다.
Drones are used in various fields, including land survey, transportation, forestry/agriculture, marine, environment, disaster prevention, water resources, cultural assets, and construction, as their industrial importance and market size have increased. In this study, image data for deep learning was collected using a mavic3 drone capturing images at a shooting altitude was 20 m with ×7 magnification. Swin Transformer and UperNet were employed as the backbone and architecture of the deep learning model. About 800 sheets of labeled data were augmented to increase the amount of data. The learning process encompassed three rounds. The Cross-Entropy loss function was used in the first and second learning; the Tversky loss function was used in the third learning. In the future, when the crack detection model is advanced through convergence with the Internet of Things (IoT) through additional research, it will be possible to detect patching or potholes. In addition, it is expected that real-time detection tasks of drones can quickly secure the detection of pavement maintenance sections.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.