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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 944 - 953 (10page)
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객체 검출 알고리즘은 자율주행 시스템 구현을 위한 핵심 요소이다. 최근 심층 합성곱 신경망 (Deep Convolutional Neural Network) 기반의 영상 인식 기술이 발전함에 따라 심층 학습을 이용한 객체 검출 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 검출에 가장 널리 사용되고 있는 Mask R-CNN의 경량화 모델을 제안하여 도로 내 다양한 객체들의 위치와 형태를 효율적으로 예측하는 방법을 제안한다. 또한, 주의 모듈(Attention Module)을 Mask R-CNN 내 각각 다른 역할을 수행하는 신경망 계층에 적용함으로써 특징 지도를 적응적으로 재교정(Re-calibration)하여 검출 성능을 향상시킨다. 실제 주행 영상에 대한 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법 대비 크게 감소된 신경망 매개변수만을 이용하여 고성능 검출 성능을 유지함을 보인다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방법
Ⅲ. 실험 결과 및 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
K. He, G. Gkioxari, P. Dollar, and R. Girshick, “Mask R-CNN,” in Proc. IEEE International Conference on Computer Vision(ICCV), pp. 2980?2988, Oct. 2017.
J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You only look once: Unified real-time object detection,” in Proc. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), pp. 779-788, Jun. 2016.
M. Tan and Q. Le, “EfficientNet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks,” in Proc. 36th International Conference on Machine Learning, pp. 6105?6114, Jun. 2019.
M. Tan, R. Pang, and Q. V. Le, “EfficientDet: Scalable and efficient object detection,” 2019, arXiv:1911.09070. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1911.09070
J. Hu, L. Shen, and G. Sun, “Squeeze-and-Excitation Networks,” in Proc. IEEE Conference on Computer Vision Pattern Recognition (CVPR), pp. 7132-7141, Jun. 2018.
J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You only look once: Unified real-time object detection,” in Proc. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), pp. 779-788, Jun. 2016.
M. Tan and Q. Le, “EfficientNet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks,” in Proc. 36th International Conference on Machine Learning, pp. 6105?6114, Jun. 2019.
M. Tan, R. Pang, and Q. V. Le, “EfficientDet: Scalable and efficient object detection,” 2019, arXiv:1911.09070. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1911.09070
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