고해상도 드론 데이터에 이미지 슬라이싱과 Transformer 기법을 적용한 불법작물 객체 탐지 시스템 설계 및 구현

초록

본 논문에서는 고해상도 드론 데이터를 활용하여, 4K, 8K의 이미지에 슬라이싱 기법을 적용하는 방안에대해 연구하고, 그를 활용하여 개인정보 객체(차, 사람)를 탐지하고 비식별화하여, 비식별화된 이미지에서 불법작물 객체를 탐지하고 시각화하는 시스템에 대해 설계하고 구현하였다. 개인정보 객체탐지 및 비식별화를위해, Single-Stage 기법인 Yolov5와 Gaussian Blurring 기법을 적용하고, 불법작물 객체탐지를 위해 Swin Transformer와 Soft-Teacher, Faster-RCNN 기법을 적용하였으며, 이미지 슬라이싱 기법으로는 SAHI 오픈소스 프레임워크를 사용하였다. 불법작물 객체탐지 모델은 Backbone 네트워크로 Swin Transformer, 검출기로 Faster-RCNN을 사용하는 앙상블된 Soft-Teacher 모델을 사용하였다. 이 모델에 이미지 슬라이싱 기법을적용하여 실험한 결과 mAP가 0.663으로 기존의 이미지 슬라이싱 기법을 적용하지 않은 모델의 mAP인 0.456 보다 향상된 것을 확인할 수 있었다.

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