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저자정보
원웅재 (대구경북과학기술원) 김태훈 (대구경북과학기술원) 최민국 (대구경북과학기술원) 권순 (대구경북과학기술원)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2018 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2018.6
수록면
822 - 826 (5page)

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Real-time driving scene understanding system have been received more attention from may autonomous driving research community as following the advent of deep learning technology. In this paper, we proposed real-time multi-object detection model based on Convolution Neural Network(CNN) deep learning model. In order to reduce computational load for multi-scale object detection, we consider Rezoom layer rather than conventional methods which are based on muti-scale template(Anchors) and feature approach. Moreover, in order to enhance of detection performance for occluded/small size object in driving road scene, we consider simple aggregation layer which can preserve small receptive field feature information in deep CNN feature domain. Experimental results for KITTI datasets show that the proposed model can successfully detect multi-objects in road driving scene.
#Autonomous driving(자율주행) #Real-time driving scene understanding(실시간 주행 환경 인식) #Multi-object detection(다중 객체 검출) #Deep learning(심층 학습) #CNN(Convolutional Neural Network)

목차

Abstract
1. 서론
2. CNN 기반 다중 객체 검출 모델
3. 실험 결과
4. 결론
References

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