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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 755 - 759 (5page)
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Anomaly detection is a key area of machine learning with significant applications in industrial fields, particularly for detecting abnormal situations. In this paper, we applied anomaly detection to identify high-temperature anomalies such as fires. We used both RGB and thermal images to compare the performance of the two data modalities. To ensure practical usability, it is crucial for anomaly detection systems to operate on edge devices. However, the model we selected encountered problems of unsupported layers and slow processing speed when embedded into edge devices. Therefore, this paper proposes an optimization approach for the anomaly detection model, aiming to enhance performance and speed for efficient operation on edge devices.
목차
Abstract
I. 서론
II. 제안된 방법
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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