.png){kind=small}
연구 활동 ( 9/4 비정기 모임 )
▷ 9월 4일 비정기 모임을 갖고 Ice breaking 시간을 가짐.
▷ 인터넷진흥원에서 지능형 CCTV 솔루션 분야 인증에 6개의 항목이 있음을 앎.
( 배회, 침입, 유기, 쓰러짐, 싸움, 방화 )
▷ 정기 모임(9월8일)에서 6개중 하나를 발표하여 연구목표로 두가지를 정하기로 함.
▷ 1기연구회 활동 시 DB수집이 어렵다고 하여, 항목 선택시 DB확보도 같이 확인.
연구 활동 ( 9/8 정기 모임 )
▷ 이종현 연구원 Flame, Smoke Detection Fast-RCNN 논문 소개
- ResNet-50과 결합한 RNN.
- fire, smoke, candles, gas ranges, people 등 14개의 class 분류 가능
▷ 김지윤 연구원 Smoke Detection, Flame Detection 논문 및 DataSet 소개
- Smoke Dataset을 만드는 방법 중 배경을 합성하여 만드는 방법 소개
- 합성한 image와 real image로 학습한 Fast-RCNN 논문 소개
- DataSet과 Network 구성이 나와있어 직접 구현해 보기로 함.
▷ 박수호 연구원 Flame and Smoke Detection CNN 논문 소개
- LeNet을 변형한 CNN network로 Flame, Smoke Classification함.
- Layer 설명이 상세하게 나와있어 직접 구현해 보기로 함.
▷ 김동욱 연구원 CNN사용한 쓰러짐 논문 소개
- Pre Processing 작업으로 움직임을 벡터로 표현하는 optical flow algorithm 소개
- CNN 입력을 RNN처럼 시간을 알 수 있게 스택을 쌓아서 학습시킴.
- DataSet이 많지 않아 VGG-16을 Transfer learning 시킴.
차주 계획
▷ 선정한 논문 발표
- Vision based fall detection with convolution neural networks : 김지윤, 박수호 연구원
- Wildland Forest Fire Smoke Detection Based on Faseter R-CNN using Synthetic Smoke Images : 이종현, 김동욱 연구원
▷ 딥러닝 환경 구축
- 각자의 OS(Windows, Ubuntu)에 맞는 딥러닝 프레임워크 구축.
- 기본 학습DB인 MNIST 학습시켜 보기.