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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,564 - 1,568 (5page)
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Computer vision-based multiple object tracking (MOT) is an essential technology in many applications, such as autonomous driving and visual surveillance. In MOT, with the recent advancements in Deep Neural Networks, a tracking-by-detection approach has been widely utilized. Most methods using the tracking-by-detection approach use two separate networks: one for detection and the other for reidentification. These methods have limitations when used in real-time embedded systems in terms of computational resources. Therefore, to overcome his limitation, this paper proposes a method that integrates detection and reidentification tasks into a single network based on YOLOv4 and YOLOv7. Furthermore, to deploy the developed network on real-time embedded systems, we applied channel pruning based on the network slimming technique for simplification. Subsequently, the simplified network was embedded in the DSP of the Qualcomm QCS610 SoC, confirming that the proposed method operates in real-time on edge devices.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안된 방법
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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