Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

AI Learning Cookie Image Data Set Construction

AI학습 맞춤형 이미지 데이터셋 구성에 대한 연구

  • Lee, JoSun (Dept. of Multimedia Engineering, Dongguk University) ;
  • Ko, Byeongguk (Dept. of Multimedia Engineering, Dongguk University) ;
  • Kang, Eunsu (Dept. of Multimedia Engineering, Dongguk University) ;
  • Choi, Hajin (Dept. of Multimedia Engineering, Dongguk University) ;
  • Kim, Jun O (Dept. of Multimedia Engineering, Dongguk University) ;
  • Lee, Byongkwon (Dept. of Multimedia Seowon University)
  • 이조순 (동국대학교 멀티미디어공학과) ;
  • 고병국 (동국대학교 멀티미디어공학과) ;
  • 강은수 (동국대학교 멀티미디어공학과) ;
  • 최하진 (동국대학교 멀티미디어공학과) ;
  • 김준오 (동국대학교 멀티미디어공학과) ;
  • 이병권 (서원대학교 멀티미디어과)
  • Published : 2020.07.15
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

본 논문에서는 컴퓨팅 이미지 객체인식 시스템인 YOLO 성능 향상을 위한 효율적인 이미지 마킹 정책을 제안한다. 이 정책은 이미지 데이터를 통한 객체인식 학습 YOLO의 객체인식을 높이고 다른 객체와의 구분을 최대화하여 학습 모델의 성능을 높인다. YOLO의 성능을 최대화하기 위하여 YOLO의 학습을 몇 번 시킬 것인지 무엇을 객체로 인식시킬지 동적으로 할당한다. 이때 학습 싸이클에 따라 객체의 인식이 달라지며 어느 싸이클에서 가장 효율적인지, 왜 다른 객체를 같이 학습시켜야 하는지 중명한다. 본 논문에서는 YOLO의 싸이클과 다른 객체 학습에 있어서 최적의 객체인식 싸이클과 학습 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.

Keywords