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학술대회자료
저자정보
강민성 (디지스트) 임영철 (디지스트)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2017년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2017.11
수록면
671 - 676 (6page)

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Object detection methods based on fully convolutional neural networks (FCNN), such as single shot multiple box (SSD), real-time object detection (YOLOv2), and region-based fully convolutional networks (R-FCN), achieves top performance in recent years. Among these methods, YOLOv2 has simple and fast network architecture, but it gives relatively lower detection performance for small objects. In this paper, we propose a object detection method based on YOLOv2 architecture to improve detection performance with reduced number of parameters. The previous YOLOv2 method increases the number of parameters by using paththrough layer which concatenates two feature maps of different levels. complexity by mixing high level feature and middle level feature. Our method improves both the detection performance and memory efficiency by removing the previous paththrough layer and adding extended paththrough layer.
#Object Detection(객체 검출) #Deep Learning(딥러닝) #Pedestrian Detection(보행자 검출) #Car Detection(차량 검출)

목차

Abstract
1. 서론
2. Extended paththrough layer기반의 CNN
3. 실험 결과
4. 결론
References

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