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길호평 (현대모비스) 정준영 (현대모비스) 박상우 (현대모비스) 박유상 (현대모비스)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2020 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2020.7
수록면
360 - 366 (7page)

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In autonomous driving systems, it is important to understand its surrounding environment while managing uncertainty. Accordingly, the recent object detector used in automotive application has been greatly improved with the growth of DNN (Deep Neural Network). In this paper, we propose Multi-Task object detector to improve performance and estimate uncertainty of the detector. 1) We develop Center Estimation Module that contains Center Estimation Branch and Center Feature Extractor. This can help the model assign a proper anchor on objects as positive by fusing RPN (Region Proposal Network) feature with a center feature. 2) We show Baseline with lower performance can also be used as a teacher model for knowledge distillation with feature imitation. This not only takes an advantage in early learning, but also improve the final performance. 3) We propose the method to visualize an uncertainty of the prediction in the image at pixel level by combining BBox (Bounding Box) and center disk estimation result. Finally, our proposed model has improved performance of +1.4% AP (Average Precision) on the MS-COCO dataset and we show it is possible to visualize the risk we may encounter while driving with the model.
#Deep Learning (딥러닝) #Object Detection (객체 검출) #Auxiliary Loss (보조 손실 값) #Knowledge Distillation (지식 증류) #Uncertainty Estimation (불확실성 예측) #Multi-Task DNN (다목적 딥뉴럴넷)

목차

Abstract
1. 서론
2. 다목적 객체 검출 알고리즘
3. 실험 결과
4. 결론
References

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