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An Improvement of Deep Learning-based Object Detection Scheme for Game Scenes

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게임 영상에 대한 심층 학습 기반 물체 인식 방법의 성능 향상에 대한 연구

Min Ji JUNG, Hee Kyung YANG, Kyung Ha MIN

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초록

영어

We present a framework that improves the performance of deep learning-based object detection model for generated images including game scenes. In particular, we aim to verify that the additional training using images sampled from game scenes can improve the performance of the object detection model, which was pre-trained using photographs. Among the various object detection schemes including Yolo V1, Yolo V2 and SSD, we employ YoloV2 model, which is one of the most widely used deep learning-based object detection model. YoloV2 model is pretrained using diverse photographs. This model is further trained through 160 game scene images sampled from eight different kinds of games. We select the games that range from realistic scenes and highly deformed scenes. We measure IoU (intersection over union) and accuracy using this model. The comparison between our re-trained model and the original model demonstrates the effectiveness of our strategy.

한국어

본 연구에서는 게임 영상과 같은 생성된 영상으로부터 물체를 인식하는 심층 학습 기반 모델의 성능을 향상 시키는 방법을 제시한다. 특히, 실제 영상으로 훈련된 물체 인식 모델에 대해서 게임 영상으로 추가 훈련을 수 행함으로써 물체 인식 성능이 향상됨을 검증한다. 본 연구에서는 심층 학습 기반의 물체 인식 모델들 중에서 가장 널리 사용되는 YoloV2 모델을 이용한다. 이 모델에 대해서 8 종류의 다양한 게임에서 샘플링한 160장의 게임 영상을 적용해서 물체 인식 모델을 다시 훈련하고, IoU와 정확도를 측정해서 본 연구에서 주장하는 게임 영상을 이용한 훈련이 효과적임을 입증한다.

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Related Studies
2.1 Object Recognition Study
2.2 Object Recognition Study Using Generated Images
3. Research Strategy
4. Experiment
5. Results and Analysis
Reference
국문초록
결론 및 향후 연구
Author Biography

저자정보

  • Min Ji JUNG 정민지. Dept. of Human-Centered AI, Sangmyung Univ., Hongjimun 2-Gil 20, Seoul, 03016, Republic of Korea
  • Hee Kyung YANG Div. of SW Convergence, Sangmyung Univ.
  • Kyung Ha MIN Div. of SW Convergence, Sangmyung Univ.

참고문헌

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