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- W4210643665 abstract "코로나바이러스의 전파를 막기 위한 가장 현실적인 대안은 마스크 착용이나 마스크 착용 의무화가 시행되었음에도 마스크 착용이 지켜지지 않는 경우가 있다. 집회 및 다중이용시설의 경우 마스크 미착용자를 사람이 일일이 확인하는 것은 불가능에 가깝다. 본 논문에서는 인간의 한계를 극복하고, 코로나바이러스의 전파를 방지하고자 딥러닝 기반 실시간 마스크 검출기를 제안한다. 제안 방법은 딥러닝 기반 객체 검출기인 Single Shot Multibox Detector(SSD)를 마스크 검출에 용이하도록 경계 박스의 개수 및 비율을 수정하고 특징 맵의 개수를 최적화하였다. 또한 SSD에서 사용되는 VGG-16 기본 네트워크 구조 대신 모바일 디바이스에 특화된 MobileNetV2 네트워크 구조를 수정 및 최적화하여 기본 네트워크로 적용하였다. 제안한 마스크 검출 기법은 VGG-16 기반 SSD 마스크 검출 기법에 대비하여 젯슨 나노에서 약 3배가량 수행 시간이 감소함을 확인하였다. 또한, 제안한 마스크 검출 기법은 MobileNetV1 기반 SSD 마스크 검출기법 대비 mAP 성능이 약 7.05% 향상된 마스크 검출 정확도를 보여주었다." @default.
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