전이 학습 및 사전 훈련된 모델을 통한 객체 감지 기술 향상

본 연구는 이미지 인식을 위한 과제 기반의 심층 학습을 중심으로 사전 훈련된 분류 모델과 사용자 정의 훈련 모델을 비교하여 객체 감지 시스템을 향상하는 것을 목표로 합니다. 해결하고자 하는 문제는 전통적인 인식 시스템이 부족할 수 있는 복잡한 환경에서 객체를 정확히 감지하고 분류하는 것입니다. 제안된 솔루션은 ResNet 또는 VGGNet과 같은 사전 훈련된 모델을 특징 추출기로 활용하여 전이 학습을 활용합니다. 이러한 모델의 합성곱 층을 이용해 시스템은 특정 감지 작업에 대한 공통적인 특징을 캡처합니다. 벤치마크 데이터세트에 대한 실험 분석은 이 접근법의 효능을 확인하며, 다양한 시나리오에서 감지 정확도 및 효율성이 향상된 것을 보여줍니다. 특히, FasterRCNN은 합성 데이터세트에서 78%의 평균 정밀도(mAP)를, 실제 데이터세트에서 74%를 교차 비율(IoU) 임계값 0.5에서 달성합니다. 이는 정확성 측면에서 FasterRCNN의 우수한 성능을 나타내며, 높은 감지 정확성을 요구하는 응용 분야에 강력한 후보가 됩니다.