연구는 각자 데이터셋을 수집하고, 레이블링 작업을 거친 후, Mask R-CNN 모델을 이용하여 결과를 확인하는 순서로 진행.
Mask R-CNN은 facebook에서 만든 기술로 객체의 detection, segmentation을 동시에 수행하는 모델입니다. 기존에 많은 데이터셋으로 학습된 경우 실제 Mask R-CNN은 객체 검출 및 분할이 잘되는 것을 확인하였고, 새로운 객체에 대한 학습을 위해 일반적인 학습과 coco 모델 기반 Transfer Learning의 성능을 비교한 결과 실제 검출할 객체가 coco 클래스와 유
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