딥러닝 기법에 기반한 빗속의 사람 그림 객체 인식

서지정보

· 발행기관 : 한국차세대컴퓨팅학회
· 수록지 정보 : 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 / 18권 / 6호 / 61 ~ 70페이지
· 저자명 : 전우진, 임예원, 차유정

초록

본 연구에서 객체 인식 과제의 대상으로 선정한 빗속의 사람 그림은 내담자의 스트레스와 스트레스 대처 행동을 반영하는 검사이다. Lack의 빗속의 사람 그림 채점 기준에 따르면 비, 웅덩이 등 16개 항목은 스트레스 요인으로 분류되고 우산, 우비 등 19개 항목은 대처 자원으로 분류된다. 본 연구에서는 총 700장의 빗속의 사람 그림 이미지 중 560장을 트레이닝 셋으로, 30장을 밸리데이션 셋으로, 110장을 테스트 셋으로 구성한 데이터셋으로 객체 인식 모델을 시도하였다. 모델은 one-stage detector인 Dynamic Head를 채택하여 대규모 컴퓨터 비전 벤치마크 데이터셋 (MS COCO 2017)에서 24 에폭으로 사전 훈련을 진행하였고, 빗속의 사람 그림 데이터셋을 36 에폭으로 fine-tune하였다. 모델의 mean average precision은 밸리데이션 셋에서 62.7 이었고 테스트 셋에서는 49.4 이었다. 본 연구에서 제안한 모델은 다양한 유형의 빗속의 사람 그림 평가에 참고가 되는 비, 사람, 우산 등의 주요 객체들을 인식할 수 있었다.

참고자료

· 없음