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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이상훈 (서울대학교) 조남익 (서울대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2016년도 대한전자공학회 정기총회 및 추계학술대회
발행연도
2016.11
수록면
487 - 490 (4page)

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With advancement of Convolutional Neural Network (ConvNet), recent developments in pedestrian detection are gaining much improvements. ConvNet is trained with massive pedestrian dataset and the features from the trained ConvNet can handle variations in pedestrian such as viewpoint and pose. But the classification performance of ConvNet depends on how the dataset is constructed. In this paper, we propose to train two ConvNets with different composition of dataset and to detect pedestrian by cascading these networks. Experiments in INRIA pedestrian dataset demonstrate the effectiveness of proposed method.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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