지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.3
- 수록면
- 367 - 373 (7page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
딥러닝 기반 자율 주행 기술이 발전함에 따라 다양한 목적의 인공지능 모델이 연구되었다. 연구된 여러 모델들을 동시에 구동하여 자율주행 시스템을 개발한다. 그러나 동시에 인공지능 모델을 사용하면서 많은 하드웨어 자원 소비가 증가한다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 백본 모델을 공유하며 다중 태스크를 고속으로 수행할 수 있는 Multi-Task CNN 모델을 제안한다. 이를 통해 AI모델을 사용하기 위한 백본 수의 증가를 해결할 수 있었습니다. 제안하는 CNN 모델은 기존 모델 대비 50% 이상 웨이트 파라미터 수를 감소시키며, 3배 이상의 FPS 속도를 향상시켰다. 또한, 차선인식은 Instance segmentation 기반으로 차선검출 및 차선별 Labeling을 모두 출력한다. 그러나 기존 모델에 비해 정확도가 감소하는 부분에 대해서는 추가적인 연구가 필요하다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Multi-Task CNN의 구조
Ⅲ. 실험 환경
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, and J. Malik, "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation," in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 580-587, Jun. 2014.
R. Girshick, "Fast R-CNN," in Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, pp. 1440- 1448, Dec. 2015.
J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, "You only look once: Unified, real-time object detection," in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 779-788, Dec. 2016.
X. Li, J. Li, X. Hu, and J. Yang, "Line-CNN: End-to-end traffic line detection with line proposal unit," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 21, iss. 1, pp. 248-258, Jan. 2019.
L. Tabelini, R. Berriel, T. M. Paixao, C. Badue, A. F. De Souza, and T. Oliveira-Santos, "Keep your eyes on the lane: Real-time attention-guided lane detection," in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 294-302, Jun. 2021.
R. Girshick, "Fast R-CNN," in Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, pp. 1440- 1448, Dec. 2015.
J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, "You only look once: Unified, real-time object detection," in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 779-788, Dec. 2016.
X. Li, J. Li, X. Hu, and J. Yang, "Line-CNN: End-to-end traffic line detection with line proposal unit," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 21, iss. 1, pp. 248-258, Jan. 2019.
L. Tabelini, R. Berriel, T. M. Paixao, C. Badue, A. F. De Souza, and T. Oliveira-Santos, "Keep your eyes on the lane: Real-time attention-guided lane detection," in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 294-302, Jun. 2021.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
CNN과 비전 트랜스포머 기반 차선 검출 모델
한국통신학회 학술대회논문집
2022 .06
-
GPS의 위치 정보 시스템을 활용한 자율주행 차량의 차선 검출 구현
한국통신학회논문지
2018 .07
-
Split-Attention 백본 네트워크를 활용한 차선 인식에 관한 연구
한국ITS학회 논문지
2020 .01
-
두 개의 이종 CNN 융합을 이용한 차선 검출
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2018 .05
-
부분 top-view 영상을 이용한 차선 이탈 검출
한국정보통신학회논문지
2017 .08
-
임베디드 환경에서의 CNN 기반 실시간 객체 및 차선 검출에 관한 연구
한국자동차공학회 춘계학술대회
2021 .06
-
YOLO 기반 차선검출 시스템
한국정보통신학회논문지
2021 .03
-
PPO기반 자율주행차량의 효율적이고 안전한 차선 변경 정책 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2021 .06
-
딥러닝 기반의 자율주행차를 위한 차선 위치 인식 기술
한국통신학회 학술대회논문집
2019 .01
-
깊이 예측 백본 네트워크 모델을 사용한 새로운 딥러닝 기반 객체 검출 방법
한국정보과학회 학술발표논문집
2019 .06
-
딥러닝 기반의 강인한 차선 검출 방법
한국통신학회 학술대회논문집
2022 .11
-
딥러닝 기반 차선 영역 검출 및 차선 정보 인식 알고리즘 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2024 .11
-
카메라를 이용한 차선 검출과 자율 주행 자동차 시스템 구현
Proceedings of KIIT Conference
2016 .06
-
객체 인식 기반 자율주행 차선검출 시스템
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2020 .10
-
X-ray 이미지 기반 위험물품 검출을 위한 Faster R-CNN 모델의 백본구조 비교 분석
한국통신학회 학술대회논문집
2024 .11
-
고속도로 자율주행을 위한 강인한 다중 차선 인식 및 추적
한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
2016 .11
-
딥러닝 기반 주행 차로 인식 기법을 활용한 차선 변경 검출 기술
한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집
2018 .06
-
차량 주행 시뮬레이터기반 자율주행용 차선 인식 모델 구현 방법
한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
2018 .11
-
딥러닝을 이용한 적응적 차선 검출 알고리즘
대한전자공학회 학술대회
2018 .06
-
두 개의 이종 CNN 융합을 이용한 차선 검출
제어로봇시스템학회 논문지
2019 .09
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
주가 예측 모델에서의 분할 예측을 통한 성능향상 탐구
여태건우
,
유도희
,
남정원
외 1명
한국정보통신학회논문지
2022
.04
한국과 미국 방송사의 코로나19 뉴스에 대해 CNN 기반 정량적 음성 감정 양상 비교 분석
남영자
,
채선규
한국정보통신학회논문지
2022
.02
드론기반 대기오염 탐색을 위한 적정 탐색고도 연구
하일규
,
김기현
,
김진형
한국정보통신학회논문지
2022
.02
VR 기반 선박 비상 대응 교육 컨텐츠 개발
오지현
,
이종학
,
오진석
한국정보통신학회논문지
2022
.02
설비 이상탐지를 위한 딥러닝 알고리즘 개발
김민희
,
진교홍
한국정보통신학회논문지
2022
.02
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-004-001159206