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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 871 - 874 (4page)
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Classification of taillight signal for forward vehicles is an important clue for self-driving plans. Accurate taillight recognition requires temporal context grasp over several frames. We build a new dataset that accurately reflects the situation where the taillight states change over time. Using the dataset, We train and evaluate two deep learning models that can learn temporal context. First model is the sequence to sequence network which uses RNN, and second model is the C3D network which uses 3D CNN.
목차
Abstract
1. 서론
2. ETRI 후미등 신호 분류 데이터셋
3. 딥러닝 후미등 신호 분류기
4. 학습 및 평가
5. 결론
References
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