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김민철 (에이치엘클레무브) 김형기 (에이치엘클레무브) 김택근 (에이치엘클레무브) 강석준 (에이치엘클레무브)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2022년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2022.11
수록면
2,080 - 2,086 (7page)

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본 논문에서는 임베디드 환경에서 실시간 동작을 목표로 하는 딥러닝 네트워크의 경량화 성능을 높이기 위한 예습 기반의 새로운 지식 증류 방법을 제안한다. 제안하는 지식 증류 방법은 깊이가 깊은 모델과 얕은 모델의 구조적 차이 때문에 발생하는 수용 영역(receptive field)과 추론 수준의 격차를 극복하기 위해서 Teacher Aware Student Block (TASB)을 제안한다. 제안하는 TASB를 통해 얕은 학생 모델(student model)은 깊은 교사 모델(teacher model)의 지식 중 새로 학습할 지식의 예습을 스테이지마다 반복하고 학생 모델은 학습에 도움되는 방향으로 지식을 조정해서 전이학습한다. 제안하는 방법은 자율주행 분야에서 매우 중요한 객체 검출의 성능 비교를 통해서 지식 증류 성능 평가를 진행한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위한 실험 방법은 교사와 학생 모델로 객체 검출에 많이 사용되는 앵커 프리 기반의 CenterNet 모델의 후처리 네트워크에 백본(backbone) 네트워크로 주로 사용되는 ResNet의 크기 변화를 주면서 경량화 실험을 수행한다. 성능 평가 실험 결과, 제안한 방법이 적용된 매우 가벼운 네트워크는 적용 안된 네트워크 대비 모든 객체 크기에 대해서 AP가 평균적으로 0.004만큼 개선되는 결과를 보여준다.
#Deep Learning(딥러닝) #Knowledge Distillation(지식 증류) #Lightweight(경량화) #Embedded(임베디드) #Computer Vision(컴퓨터 비전) #Real-time(실시간) #ADAS(운전자 보조 시스템)

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법
4. 결과
5. 결론
References

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