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학술대회자료
저자정보
강민성 (디지스트 미래자동차융합연구센터) 임영철 (디지스트 미래자동차융합연구센터)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2018 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2018.6
수록면
634 - 637 (4page)

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자율주행자동차, 로봇, CCTV등 다양한 분야에서 주변 환경을 인지하는 기술이 요구되고 있으며, 최근에는 딥러닝 기술의 발전으로 인해 인지 성능이 급격하게 향상되고 있다. 주변 환경을 정확하게 인지하기 위해서는 객체 검출 기술 및 영상 분할 기술과 같은 영상 인지 기술이 필요하다. 객체 검출 기법은 R-FCN<SUP>1)</SUP>, SSD<SUP>2)</SUP>, YOLO<SUP>3)</SUP> 등이 있으며 영상 분할 기법은 FCN<SUP>4)</SUP>, SegNet<SUP>5)</SUP> 등의 방법들이 최근 개발되어서 좋은 성능을 보여주고 있다. 최근에 작은 객체에 대한 검출 정확도 및 정밀도를 향상시키기 위하여 마지막 특징맵을 확장시키는 객체 검출 방법들이 제안되었으며, 대표적인 방법으로 FPN 방법이 있다. 본 논문에서는 하나의 네트워크에서 객체 검출과 영상 분할을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 실시간성을 보장하는 YOLO v2 기반의 ExtendNet 검출방법을 사용하고, 동시에 upsampling을 통하여 영상 분할까지 제공한다.
#Deep Learning(딥러닝) #Object Detection(객체 검출) #Semantic Segmentation(영상 분할) #Autonomous Vehicle(자율주행 자동차) #Convolutional Neural Network (CNN)

목차

Abstract
1. 서론
2. Extend Net 기반의 Object Detection 및 Semantic Segmentation
3. 실험 결과
4. 결론
References

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