Mizzle-Blog

ℹ️요약 이미지의 크기를 고정(600x600)시킨다. 해당 객체에 대한 bounding Box를 잘라 객채별로 분류한다. 잘라진 이미지 크기(224x224)를 변형한다. vgg16(backbone)의 입력값을 224x224로 변경한다. faster-rcnn을 통해 학습을 수행한다. 0. Abstract 학습 검출기로는 데이터 분류가 가능하나 가시적인 공개 데이터 셋에 대해서 효능적인 성능을 내지 못하는 문제가 있다. 이에 따라 본 논문에서는 X-ray를 위한 물체 검출 알고리즘을 제안한다. X-ray 물체를 이미제에서의 객체 및 색상을 기반으로 하는 전경-배경 분할 알고리즘을 사용한다. 그 후 해당 객체를 각각의 유형의 개체로 분류하고 개요를 설명한다. 학습 알고리즘은 Faster R-CNN을 사용한다...