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동향

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딥러닝 기반 객체 분류 및 검출 기술 분석 및 동향

2018-08-08 org.kosen.entty.User@48b66ecc 이명교(reports)

분야

전기/전자

발행기관

이승재, 이근동, 이수웅, 고종국, 유원영

URL

http://

첨부파일

객체 분류(Classification)와 검출(Detection)은 영상분석 및 컴퓨터 비전 분양의 기본 요소 기술로 그동안 많은 연구가 진행되어 왔다. 객체 분류는 미리 정해진 카테고리(Category)에 따라, 영상을 분류하는 것이고, 객체 검출은 정해진 카테고리의 객체들과 위치정보(Location)를 찾는 문제이다. 객체 분류에 있어서 객체 종류 및 위치를 찾는 것을 객체 분류 및 정확도(Classification with Localization)로 구별하기도 한다. 객체 분류 및 검출은 기술 개발 및 성능의 객관적 비교를 위해 데이터셋이 필수적이며, 그동안 관련 분야 전문가의 노력으로 공개된 PASCAL VOC(Visual Object Classes), ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)를 중심으로 기술 개발 및 성능 평가가 이루어져 왔다. 

특히 이미지넷(ImageNet)으로 알려진 데이터베이스 구축과 함께 객체 분류 및 검출을 위한 대규모 데이터셋을 공개하고 평가하는 ILSVRC 대회가 진행되면서 기술의 발전에 크게 기여했다. 또한, 딥러닝(Deep Learning) 기술의 적용을 통한 객체 분류 및 검출 성능의 발전은 기존 성능을 개선하며 새로운 발전 가능성을 제시하였고, 현재까지 지속적인 발전을 계속하고 있다. 본 동향 분석에서는 객체 분류 및 검출에 대한 기술 발전 과정을 ILSVRC 대회의 연차별 주요 성과와 제안된 알고리즘을 중심으로 살펴보고, 객체 분류 및 검출  최근 기술 동향과 발전 방향을 검토하고자 한다.

출처 - 한국전자통신연구원
 
이명교

이명교(reports)

한국과학기술정보연구원

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