Enhancing Camouflaged Object Recognition via Data Generation and Difficulty-based Feature Analysis
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066450
교육부
한국연구재단
명지대학교산학협력단
장소현
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
경기도 용인시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
위장 객체란 카멜레온이나 위장 군인과 같이 주변 배경과 색상·질감·형태가 유사하여 육안으로 식별하기 어려운 객체를 말한다. 위장 객체 인식 분야는 현재 두 가지 문제를 안고 있다. 첫째는 데이터 부족으로 위장 객체는 배경과 융화되는 특성상 데이터 수집 자체가 어렵고 수동 레이블링에도 많은 시간과 비용이 소요되어 현존하는 위장 객체 데이터셋의 최대 규모는 약...
본 연구는 일반 객체 기반 위장 데이터 변환과 모델 기반 위장 난이도 산출 및 활용의 두 가지 핵심 내용으로 구성된다.- 일반 객체 기반 위장 데이터 변환데이터 부족 문제를 해결하기 위해 대규모 일반 객체 데이터셋(COCO)을 위장 객체 데이터로 자동 변환하는 파이프라인을 구축한다. 먼저 원본 이미지에서 정답 마스크를 활용해 객체 영역을 제거하고 마스크 인...
데이터 생성 파이프라인은 일반 객체 데이터셋을 위장 객체 데이터로 자동 변환하는 재현 가능한 방법론을 제시한다. 생성된 데이터는 탐지·분류·분할 등 다양한 위장 객체 관련 작업의 학습 데이터로 범용적으로 활용 가능하다. 난이도 측정 모듈은 위장 객체 분야에서 시도되지 않은 모델 기반 난이도 정량화라는 새로운 연구 방향을 개척한다. 본 모듈은 특정 모델에 종...