금형 공정 이미지로부터 객체 탐지 모델을 학습하기 위한 효율적인 Annotation 및 학습 방법
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 나요한 | - |
dc.contributor.author | 안성헌 | - |
dc.contributor.author | 고영훈 | - |
dc.contributor.author | 권준형 | - |
dc.contributor.author | 채동규 | - |
dc.contributor.author | 이상철 | - |
dc.date.accessioned | 2023-08-01T06:41:20Z | - |
dc.date.available | 2023-08-01T06:41:20Z | - |
dc.date.created | 2023-07-21 | - |
dc.date.issued | 2022-06 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/188448 | - |
dc.description.abstract | 최근 금형 제작을 위한 공정 프로세스를 자동화하는 연구에 대한 관심이 높아지고 있다. 이때 제작하고자 하는 금형 모델의 3D 파일로부터 적절한 공정 기법을 인식하는 객체 탐지 (object detection) 모델의 도입이 핵심이라고할 수 있다. 그러나 객체 탐지 모델 학습을 위한 이미지 데이터셋의 구축은 도메인 전문가의 많은 시간과 비용이요구된다. 본 논문에서는 엔지니어의 annotation 작업과 모델 학습을 용이하게 하기 위해 적은 양의 초기annotation 데이터를 이용해서 모델을 학습시킨 후 나머지 테스트 이미지 데이터에 대한 annotation을 제공한다.그 후 여러 Multi-View의 이미지를 통합하여 모델의 성능을 향상시킨다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 금형 공정 이미지로부터 객체 탐지 모델을 학습하기 위한 효율적인 Annotation 및 학습 방법 | - |
dc.title.alternative | Efficient Annotation and Learning Method for an Object Detection Model Detecting Mold Process on Images | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 채동규 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 2022 한국컴퓨터종합학술대회 (KCC2022), pp.1257 - 1259 | - |
dc.relation.isPartOf | 2022 한국컴퓨터종합학술대회 (KCC2022) | - |
dc.citation.title | 2022 한국컴퓨터종합학술대회 (KCC2022) | - |
dc.citation.startPage | 1257 | - |
dc.citation.endPage | 1259 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.journalClass | 3 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11113629 | - |
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