특징 맵 결합을 활용한 작은 객체 검출 방법

Abstract

최근 딥러닝 기반 객체 검출 연구는 활발히 진행되고 있으며 스포츠 경기 분석에서 중요한 역할 을 한다. 기존의 객체 검출기는 작은 객체에 대한 검출 정확도가 낮다. 본 논문은 BiFPN 구조에서 작은 객체의 정보를 강조하는 상위, 하위 계층 결합 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 골프 영상에서 기존의 방법 대비 mAP 4.2%, AP small 1.9% 성능 향상을 보였다.