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자율주행 환경에서 딥러닝 기법의 객체검출과 속도 성능 최적화 ＝ Optimization of object detection and inference time for autonomous driving / 김영준 ; 황혜경 ; 신지태 1

요약 1

ABSTRACT 1

I. 서론 1

II. 관련 연구 2

III. 객체검출기 최적화 3

3.1. 객체검출기 구성도 3

3.2. Vertical Layer Fusion 3

3.3. 딥러닝 모델 최적화 기법 3

IV. 실험 5

4.1. 딥러닝 모델 실험 5

4.2. 자율주행 환경에서의 객체검출 정량 평가 5

4.3. 객체검출기 데모 및 정성적 평가 6

V. 결론 7

References 7

[저자소개] 8

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
낮은 복잡도의 5G NR PSS 검출 기법 = Low-complexity 5G NR PSS detection algorithm 소민석, 오왕록 p. 652-656

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IEEE 802.3cg 네트워크 성능 분석 = Network performance evaluation of IEEE 802.3cg 김규민, 최은민, 최지웅 p. 706-711

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자율주행 환경에서 딥러닝 기법의 객체검출과 속도 성능 최적화 = Optimization of object detection and inference time for autonomous driving 김영준, 황혜경, 신지태 p. 722-729

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혼합형 출판-구독 메시징 시스템 구조 제안 및 연동 기법 = Hybrid messaging architecture and interfacing scheme 민경준, 배민호, 박규동, 오상윤 p. 748-755

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How can near-perfect SIC NOMA be implemented?. Pt 2, complement superposition coding for 4-ary pulse amplitude modulation Kyuhyuk Chung p. 668-677

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참고문헌 (15건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 M. Markus, J. C. Gerdes, B. Lenz, and H. Winner, et al., Autonomous driving, Berlin, Germany: Springer Berlin Heidelberg, 10:978-3, 2016. 미소장
2 S. Ren, et al., “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks,” Advances in Neural Inf. Process. Syst., pp. 91-99, 2015. 미소장
3 J. Redmon and A. Farhadi, “Yolov3: An incremental improvement,” arXiv preprint arXiv:1804.02767, 2018. 미소장
4 W. Liu, D. Anguelov, D. Erhan, C. Szegedy, S. Reed, C.-Y. Fu, and A. CBerg, “SSD:Single shot multibox detector,” in Eur. Conf. Computer Vision, pp. 21-37, 2016. 미소장
5 P. Zhou, B. Ni, C. Geng, J. Hu, and Y. Xu, “Scale-transferrable object detection,” in Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 528-537, 2018. 미소장
6 K. He, et al., “Deep residual learning for image recognition,” in Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 770-778, 2016. 미소장
7 F. N. Iandola, et al., “SqueezeNet:AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5 MB model size,” arXiv preprint arXiv:1602.07360, 2016. 미소장
8 C. Szegedy, et al., “Rethinking the inception architecture for computer vision,” in Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2818-2826, 2016. 미소장
9 S. Liu, D. Huang, and Y. Wang, “Receptive field block net for accurate and fast object detection,” arXiv preprint arXiv:1711.07767, 2017. 미소장
10 R. J. Wang, X. Li, and C. X. Ling, “Pelee: A real-time object detection system on mobile devices,” in Advances in Neural Inf. Process. Syst., pp. 1963-1972, 2018. 미소장
11 Z. Li, et al., “Detnet: A backbone network for object detection,” arXiv preprint arXiv:1804. 06215, 2018. 미소장
12 Q. Zhao, et al., “M2det: A single-shot object detector based on multi-level feature pyramid network,” in Proc. AAAI Conf. Artificial Intell., pp. 9259-9266, 2019. 미소장
13 K. He, et al., “Identity mappings in deep residual networks,” in Eur. Conf. Computer Vision, pp. 630-645, 2016. 미소장
14 N. Bodla, et al., “Soft-NMS--Improving object detection with one line of code,” in Proc. IEEE Int. Conf. Computer Vision. pp. 5561-5569, 2017. 미소장
15 P. Micikevicius, et al., “Mixed precision training,” arXiv preprint arXiv:1710.03740, 2017. 미소장

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