Comparative Analysis of Image Generation Models for Waste Recognition Improvement

폐기물 분류 개선을 위한 이미지 생성 모델 비교 분석

이미지 기반 폐기물 처리시스템에서 품목별 상이한 수집 난이도로 인해 발생하는 데이터 불균형으로 분류 모델 학습에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 폐기물 분류 모델의 성능 비교를 통해 적합한 이미지 생성 모델을 탐색한다. 데이터의 불균형을 해결할 수 있도록 VAE(Variational Auto-Encoder), GAN(Generative Adversarial Networks) 및 Diffusion Model을 이용하여 이미지를 생성한다. 이후 각각의 생성 방법에 따라 학습데이터와 병합하여 객체 분류를 진행하였다. 정확도는 VAE가 84.41%로 3.3%의 성능 향상을, F1-점수는 Diffusion Model이 91.94%로 6.14%의 성능 향상을 이루었다. 이를 통해, 데이터 수집에서 나타나는 데이터 불균형을 해결하여 실 사용환경에 알맞은 시스템을 구축이 가능함을 확인하였다.