Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.1001-1002
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Study on the YOLO-based Marine Debris Detection

YOLO 기반 해양 침적 쓰레기 검출 방법에 관한 연구

  • Yeong-Su Choi (Dept. of Software Convergence Engineering, Mok-Po University) ;
  • Do-Yeon Kim (Dep. of Software Game Engineering, Pai-Chai University)
  • 최영수 (목포대학교 융합소프트웨어학과) ;
  • 김도연 (배재대학교 소프트웨어공학부 게임공학전공)
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

본 연구에서는 수중 촬영 이미지를 활용하여 해양 침적 쓰레기의 자동 인식 및 분류를 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 분석을 수행하였다. 타이어, 로프, 나무, 통발류, 어망류 등 9 종의 침적 쓰레기에 대해 YOLOv5(You Only Look Once version 5) 모델을 적용하여 학습 및 추론을 진행하였다. 총 111,890 장의 수중 촬영 이미지를 활용하였으며, 해당 데이터는 해양 환경에서 YOLO v5 의 YOLOv5x, YOLOv5l, YOLOv5m, YOLOv5s, YOLOv5n 모델로 실험하였다. 성능 평가를 위해 mAP(mean Average Precision) 지표를 사용하였으며, 실험 결과 YOLOv5x 모델이 가장 높은 성능을 보여주었고 YOLOv5l, YOLOv5m, YOLOv5s, YOLOv5n 순서 로 높은 성능을 보여주었다. 본 연구는 딥러닝 모델을 활용한 해양 쓰레기 자동 검출 및 분류의 가능성을 입증하며, 해양 환경 보호를 위한 모니터링 및 정책 수립에 유용한 도구로 기여할 수 있을 것이다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 해양수산부 실무형 해상물류 일자리 지원사업(스마트해상물류 x ICT 멘토링)을 통해 수행한 ICT 멘토링 프로젝트 결과물입니다.

References

  1. Jocher, G., "YOLOv5 by Ultralytics," GitHub, 2020. [Online]. Available: https://github.com/ultralytics/yolov5.
  2. Wang, C.-Y., et al., "CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN," CVPRW, 2020.
  3. Lin, T.-Y., et al., "Feature Pyramid Networks for Object Detection," CVPR, 2017.
  4. Liu, S., et al., "Path Aggregation Network for Instance Segmentation," CVPR, 2018.