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딥러닝 YOLOv5 객체 인식을 이용한 반려동물 품종 인식에 대한 연구
A Method of Companion Animal Breed Classification Using Deep Learning YOLOv5 Object Recognition
한국정보통신학회논문지
약어 : JKIICE
2023, vol.27, no.4, pp. 565-570 (6 pages)
발행기관 : 한국정보통신학회
연구분야 : 공학 > 전자/정보통신공학
목원대학교 박태주 / Tae-Ju Park, 송특섭 / Teuk-Seob Song
초록
이세돌과 알파고의 바둑경기 이후 딥러닝에 대한 관심이 폭발적으로 증가하였다.
현재는 챗GPT를 비롯하여 딥러닝의 많은 기술이 우리 생활 속에 깊이 들어와 있고 연구자뿐만 아니라 일반인도 딥러닝을 사용할 만큼 많은 분야에 응용되고 있다.
딥러닝은 CNN, YOLO 등 많은 모델이 발표 되고 있다. 특히, YOLO는 이미지를 사용한 객체 인식분야에 우수한 성능을 보이고 있어서 불량품인식, 쓰레기분리, 물고기 인식 등 다양한 분야에 응용되고 있다.
일반적으로 딥러닝의 객체 인식은 많은 양의 데이터를 사용하여 학습한다.
본 연구는 반려동물을 대상으로 적은 수의 데이터를 학습한 후 인식방법에 대해 연구하였다. YOLO는 IoU를 기본으로 동작하기 때문에 반려동물 인식에 적합한 IoU를 설정하여 인식하는 방법을 제안하였다.
* 논문정보 : 한국학술지인용색인(KCI)
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