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데이터 증강을 통한 안전모 착용 여부 확인 객체 탐지 모델 성능 향상 연구
조재호 ( Jae-ho Cho ),이현준 ( Hyun-joon Lee ),전광휘 ( Gwang-hwi Jeon ),오민택 ( Min-taek Oh ),윤상범 ( Sang-bum Yoon ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
안전모 착용 여부를 확인하는 객체 탐지 모델을 물류 현장에서 활용하기 위해서는 안전모를 착용한 경우와 착용하지 않은 경우를 정확하게 탐지해야 한다. 하지만 학습 데이터가 안전모를 착용한 클래스와 착용하지 않은 클래스 간 불균형이 존재하는 경우 해당 데이터만으로는 태스크에 맞게 학습이 됐다고 보긴 힘들다. 본 연구는 데이터 증강 기법 적용 시 임의의 데이터에 증강을 적용하는 대신 상대적으로 적은 안전모를 착용하지 않은 클래스를 포함하는 이미지에 대하여 데이터 증강 기법을 적용하였다. 여러 데이터 증강 기법 중 Rotation, Gaussian Noise, 객체를 기준으로 한 Crop을 직접구현 및 적용하여 객체 탐지 모델인 YOLOv5의 성능을 효과적으로 높이며 더욱 강건한 모델을 개발하는 방법을 제안한다.