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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 415 - 420 (6page)
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Innovation in the automotive industry is emphasizing digital technology within vehicles. Particularly, the advancement of infotainment systems provides various functionalities for both drivers and passengers. The evaluation of visual elements demands repetitive and precise tasks, consequently leading to a significant amount of time. To address this challenge, there is a necessity for methods that integrate deep learning models to enhance the accuracy and efficiency of evaluations. This study investigates the influence of the learning environment and methods of deep learning on object detection results. By employing the YOLOv5 model, I conducted experiments, training and testing in various learning environments, and analyzed the experimental results. I identified variations in recognition rates based on the learning environment and proposed optimal training data and methods to achieve more efficient recognition rates.
목차
Abstract
1. 서론
2. 학습 데이터 생성
3. 학습 환경
4. 결론
References
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