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

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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이미지 피라미드를 이용한 큰 객체 실시간 탐지

Real-Time Detection of Large Objects using Image Pyramid

  • 주권일 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과) ;
  • 손승욱 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과) ;
  • 안한세 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과) ;
  • 정용화 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과) ;
  • 박대희 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과)
  • Joo, Gwonil (Dept. of Computer Science, Korea University) ;
  • Son, Seungwook (Dept. of Computer Science, Korea University) ;
  • Ahn, Hanse (Dept. of Computer Science, Korea University) ;
  • Chung, Yongwha (Dept. of Computer Science, Korea University) ;
  • Park, Daihee (Dept. of Computer Science, Korea University)
  • 발행 : 2020.11.05
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초록

영상 처리 응용을 위해 개발된 대부분의 CNN 기반 객체 탐지 기법은 mAP 를 올리기 위해 작은 객체 탐지에 더 주력하는 경향이 있다. 본 연구에서는 이미지 피라미드를 통한 서로 다른 해상도의 탐지 결과를 앙상블을 하여 작은 객체의 탐지 성능은 유지하면서 큰 객체의 탐지 성능을 향상시키고자 한다. 또한, 기존 NMS 방식의 문제점을 파악하고 새로운 NMS 방식인 G-NMS 를 제안한다. COCO 데이터로 실험 결과 서로 다른 해상도의 탐지 결과 앙상블을 통하여 30fps 이상의 실시간 탐지를 만족하면서 큰 객체에 대한 AP 가 0.5~1.5% 상승되었음을 확인하였다. 제안한 G-NMS 방식 적용시 큰 객체에 대한 AR 이 2.6~3.8% 상승되었으며, 작은 객체를 포함한 전체 mAP 가 0.7~0.9% 상승되었음을 확인하였다.

키워드

과제정보

이 논문은 2018년도 교육부의 재원으로 한국연구재단의 기초연구사업(2018R1D1A1A09081924)과 2019년도 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단-현장맞춤형 이공계 인재양성 지원사업(No. 2019H1D8A1109907)의 지원을 받아 수행된 연구임.