Case study on application of intelligent technology to military drones

실험 결과

[원본 데이터 (200장)]	[GAN 증강 (400장)]
[기하학적 증강 (600장)]	[작은 객체 증강(200장)]

데이터셋

원본 데이터

데이터셋 예시

• UNITY 환경 내에서 다양한 각도와 객체 크기를 고려하여, 숲 배경(100장), 도시 배경(100장) 을 수집하였습니다.
• 데이터 규모: 200장
• 객체 갯수: 200개

GAN 증강

데이터셋 예시

• 원본 데이터를 기반으로 styleGAN3-ADA를 바탕으로 증강하였습니다.
• 데이터 규모: 400장
• 객체 갯수: 400개

작은 객체 증강

데이터셋 예시

• 원본 데이터를 기반으로 작은 객체 증강 GUI 을 이용하여 이미지 내에 객체 등장 횟수를 2번으로 조정하였습니다.
• 데이터 규모: 200장
• 객체 갯수: 400개

기하학적 증강

데이터셋 예시

• 원본 데이터를 기반으로 가우시안 필터 증강과 이미지 반전을 써서 원본 데이터의 3배만큼 증강시켰습니다.
• 데이터 규모: 600장
• 객체 갯수: 600개

테스트 데이터셋

데이터셋 예시

• 보다 다양한 환경과 극한 환경에서 이미지를 수집하기 위해 노력하였습니다.
• 데이터 규모: 50장

출처 및 참고자료

• CODE : https://github.com/WongKinYiu/PyTorch_YOLOv4

이 연구는 풍산(주) 미래기술연구센터의 지원을 받아 제작되었으며, 모든 코드에 관한 권한은 인하대학교 PCR Lab.에 있습니다