초록
본 연구는 밀집된 장면 데이터셋 SKU-110k의 문제를 해결하기 위한 솔루션입니다. 본 연구는 Cascade R-CNN을 기반으로 수정되었습니다. 문제 해결을 위해 정규 랜덤 크롭과 달리 샘플링 비율과 입력 스케일이 상대적으로 충분하도록 보장하는 랜덤 크롭 전략을 제안하였습니다. 또한 일부 트릭을 적용하고 하이퍼파라미터를 최적화하였습니다. 밀집된 장면의 핵심 특성을 파악하기 위해 검출기의 단계들을 분석하고 성능을 제한하는 병목 현상을 조사하였습니다. 그 결과, 본 방법은 SKU-110k 테스트 세트에서 58.7 mAP를 얻었습니다.