Semi-Supervised Object Detection for Small Imbalanced Drama Dataset

초록

드라마 영상 속의 프레임 이미지는 주로 사람을 중심으로 줌 인 되는 경우가 많다. 결과적으로, 드라마 데이터에는 사람 중심의 이미지가 우세하며 이로 인해서 자연스럽게 클래스 불균형이 발생한다. 본 논문에서는 객체 검출 작업을 위한 드라마 데이터의 클래스 불균형 문제를 다루고 준지도 학습 프레임워크 내에서 이 문제를 해결하기 위한 다양한 샘플링 방법을 제안한다. 성능 평가를 위한 실험에서 특수한 샘플링 방법을 사용하여 제안한 준지도 학습 접근 방식이 기존의 지도 및 준지도 방법보다 성능이 우수하다는 것을 보여준다. 이 연구는 고유한 특성을 가진 특수 데이터 셋에서 객체 검출 성능을 최적화하기 위해 적절한 학습 데이터와 샘플링 방법을 선택하는 것이 중요하다는 점을 강조한다.

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