깊은 학습을 이용한 차량 분류, 검출 및 카운팅을 위한 대규모 문맥 데이터셋

우리는 상공에서 촬영한 다양한 차량 이미지를 활용하여 이진 분류, 탐지 및 카운팅을 위한 딥 러닝 모델 훈련에 유용한 대규모 데이터셋을 생성했습니다. 이 데이터셋과 관련된 모든 자료는 공개될 예정입니다. 데이터셋은 어려운 목표물의 식별을 돕기 위한 문맥 정보를 포함하고 있습니다. 우리는 이 데이터셋에서 분류와 탐지를 시연하기 위해 'ResCeption'이라는 이름의 신경망을 사용했습니다. 이 네트워크는 잔여 학습(residual learning)과 인셉션 스타일(Inception-style) 계층을 결합하여 한 번의 시선으로 차량을 카운팅하는 새로운 방법을 제시합니다. 이 방법은 객체 위치 추정(localization)이나 밀도 추정(density estimation)을 통한 카운팅 방식과 달리, 비교적 정확하며 빠르고 구현이 용이합니다. 또한, 이 카운팅 방법은 차량이나 장면에 특화되어 있지 않습니다. 다른 종류의 객체를 카운팅하도록 이 방법을 훈련시키는 것이 쉽고, 새로운 장면에서 카운팅할 때 추가적인 설정이나 객체 위치에 대한 가정이 필요하지 않습니다.