• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권10호
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• pp.323-328
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• 2020

최근에는 딥러닝 기술을 이용하여 물체 검출 및 인식에서 성능이 크게 향상되는 새로운 접근방법들이 빠르게 제안되고 있다. 객체, 특히 얼굴객체 검출에 관한 여러 기법(Faster R-CNN, R-CNN, YOLO, SSD 등) 중 SSD는 다른 기법들보다 정확도와 속도에서 우수하다. 동시에 여러 객체 검출 네트워크들(object detection network)도 쉽게 이용할 수 있다. 본 논문에서는 객체 검출 네트워크 중 Mobilenet v2 network를 이용하고 SSD와 결합한 모델을 훈련하고, TensorRT engine을 이용하여 기존의 성능보다 4배 이상의 속도로 객체를 검출하는 방법에 대해 제안하고 실험을 통해 성능을 검증한다. 제안한 방법의 성능 검증을 위한 응용으로 얼굴객체 검출기(facial object detector)를 만들어 다양한 상황에서 동작과 성능을 실험하였다.