본 논문은 YOLOv9에 SCConv 모듈을 통합한 새로운 뇌종양 탐지 아키텍처인 SCC-YOLO를 제안합니다. SCConv 모듈은 공간 및 채널 중복성을 줄여 이미지 특징 학습을 향상시키고 계산 효율을 높입니다. Br35H 데이터셋과 연구팀의 자체 데이터셋(Brain_Tumor_Dataset)을 사용하여 다양한 어텐션 메커니즘을 YOLOv9에 적용한 결과를 비교 분석하였습니다. 그 결과, SCC-YOLO는 YOLOv9에 비해 Br35H 데이터셋에서 mAP50를 0.3%, 자체 데이터셋에서 0.5% 향상시켰으며, 뇌종양 탐지에서 최첨단 성능을 달성했습니다.
