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학술지 안개 제거가 객체 검출 성능에 미치는 영향 분석
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저자
정치윤, 하동휘, 문경덕, 김무섭
발행일
202204
출처
한국지능시스템학회논문지, v.32 no.2, pp.117-126
ISSN
1976-9172
출판사
한국지능시스템학회
DOI
https://dx.doi.org/10.5391/JKIIS.2022.32.2.117
협약과제
22ZS1200, 인간중심의 자율지능시스템 원천기술연구, 최정단
초록
안개 제거 기술은 안개 제거 영상의 품질 향상에 초점을 맞추고 있어 모델 복잡도가 비약적으로 증가하고 있다. 하지만 안개 제거 기술은 다른 태스크의 전처리 과정으로 활용되어 안개 제거성능과 태스크의 성능을 모두 고려하여 모델 복잡도의 균형을 이루는 것이 중요하다.이를 위해, 본 논문에서는 안개 제거 기술의 성능과 객체 검출 성능과의 관계를 분석하는 연구를 수행하였다. 먼저 최신 안개 제거 모델을 사용하여 다양한 성능을 가지는 9개 안개 제거 모델을 생성하였다. 그리고 공개 데이터셋에 적용하여 안개 제거 영상을 생성한 후, 6개의 객체 검출 모델을 적용하여 검출 성능을 측정하였다. 실험 결과 객체 검출 성능은 안개제거성능에 비례하여 증가하지 않고, 객체 검출 성능에 영향을 주는 안개 제거성능의 최소및 최대 임계치가 존재함을 확인하였다. 이를 활용하면 안개 제거성능과 객체 검출 성능 향상에 균형을 맞춘 효율적인 안개 제거 모델을 생성할 수 있을 것으로 기대된다.
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