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Abstract 자율 운항 선박, 무인 선박에 있어서 이미지 데이터를 이용한 장애물 탐지 및 충돌 회피는 필수적인 기술이다. 최근 컴퓨터 비전 분야에서 물체 탐지에 딥 러닝이 적용되어 높은 정확도와 속도를 달성하고 있으나, 이를 위해서는 학습 과정에서 정답으로 사용될 다량 및 양질의 labeling된 이미지 데이터셋이 필요하고, 아직 조선분야에서는 이들 데이터셋의 확보가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 빠르고, 일관성 있는 labeling을 수행하여 이미지 데이터셋을 제작하는 도구를 개발하였다. 약하게 학습된 딥 러닝 기반의 물체 탐지 모델이 선행 탐지를 통해 초기 제안 (initial proposal)을 수행하고, 이후 초기 제안된 정답 데이터는 작업자에 의해 후처리 되어 최종적으로 학습을 위한 이미지 데이터셋으로 저장된다. 이로 인해 작업자는 원본 이미지에서 모든 작업을 수동으로 할 필요가 없으며 효율적으로 데이터셋을 생성할 수 있다. 이러한 작업을 통해 데이터셋이 일정 양 만큼 축적되면 이를 이용하여 초기 제안 네트워크 (initial proposal network)를 다시 학습시킬 수 있으며 이후의 수작업이 더욱 효과적으로 수행될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 데이터셋 생성 및 학습 방법을 제안한다. 적용 예제를 통해 본 연구에서 제안된 방법이 물체 탐지를 위한 이미지 데이터셋의 생성에 효과적으로 활용될 수 있고 선박 주변 물체 탐지의 정확도 제고에도 기여할 수 있음을 확인하였다.
Publication Date 2019-01-25

이원재, 노명일, 이성준, 석영수, "선박 주변의 물체 탐지를 위한 딥 러닝 기반 이미지 데이터셋 제작 및 학습 방법", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 518, 2019.1.23-26


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