Object detection is a research field that deals with detecting objects of a certain class in digital images and videos. Traditional methods of object detection were based on pre-structured features and had limitation on accuracy and computational efficiency. As deep learning had been proved to be a breakthrough, researches about object detection method based on deep learning, especially CNN, started. CNN-based object detection methods can be divided into two types. One is two-stage detector that once region proposals are generated, then they are classified. The other is one-stage detector that detects and classifies the object without generating region proposals. In two-stage detector case, combining CNN models is one of the ways to improve the accuracy in detection, which is called ensemble. In ensemble method, the region proposals generated from each CNN models are combined, classified, and finally voted. When selecting CNN models to be used in ensemble method, various properties of them should be considered in order to enhance complementary strength. In this paper, we propose advanced ensemble method in object detection with novel methods of model selecting and box voting. It is proved with experiment that the accuracy in object detection increased with our proposed methods. Also, combining the original method and our proposed method is expected to further increase the accuracy in detection and make ensemble model more robust.
KSP 제안 키워드
Complementary strength, Computational Efficiency, Detection Method, Ensemble method, Ensemble models, Object detection, One-stage, Region proposal, Traditional methods, Two-Stage, Various properties
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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