21HH5800, 영상 내 객체간 관계 분석 기반 해상 선박/구조물 상세 식별 콘텐츠 기술 개발,
남도원
초록
Conventional methods using classical image processing techniques is to limitedly augment basic data for extension of the dataset volume in deep learning network system. A new proposed approach using synthetic data by 3D virtual model and Generative Adversarial Networks (GAN) is able to resolve the lack of dataset adequately, and the performance of the dataset structure can be verified by a classification network model. The single and combined data groups with various types of images were constructed for the accuracy comparison of classification system, and it indicated that the proposal has an appropriate profit for improvement of the system. The composed dataset using data augmentation methods can be applied on both academic and industrial field which have little actual data for deep leaning network systems. Further work will aim to improve the quality of the data from GAN and find the relevant quantity of dataset according to data type.
KSP 제안 키워드
Accuracy comparison, Basic data, Classification system, Conventional methods, Data Augmentation, Data type, Deep learning network, GaN-Based, Image processing technique, Network model, Network system
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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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