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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 1,081 - 1,094 (14page)
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With the recent development of deep learning, most computer vision-related tasks are being solved with deep learning-based network technologies such as CNN and RNN. Computer vision tasks such as object detection or object segmentation use intermediate features extracted from the same backbone such as Resnet or FPN for training and inference for object detection and segmentation. In this paper, an experiment was conducted to find out the compression efficiency and the effect of encoding on task inference performance when the features extracted in the intermediate stage of CNN are encoded. The feature map that combines the features of 256 channels into one image and the original image were encoded in HEVC to compare and analyze the inference performance for object detection and segmentation. Since the intermediate feature map encodes the five levels of feature maps (P2 to P6), the image size and resolution are increased compared to the original image. However, when the degree of compression is weakened, the use of feature maps yields similar or better inference results to the inference performance of the original image.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Structure of Detectron2
Ⅲ. Processing Pipeline
Ⅳ. Experiment Preparation
Ⅴ. Experiment Results
Ⅵ. Conclusion
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Huaizu Jiang, Erik Learned-Miller, “Face Detection with the Faster R-CNN”, IEEE 12th International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition, 2017.
Yuanyuan Yang, Yixiong Zou, Qingsheng Yuan, Yaowei Wang, Yonghong Tian, “Fast Compressed Domain Copy Detection with Motion Vector Imaging”, IEEE Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval, 2018.
Peiliang Li, Xiaozhi Chen, Shaojie Shen, “Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving”, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 7644-7652, 2019.
Christian herrmann, Miriam Ruf, Jurgen Beyerer, “CNN-based thermal infrared person detection by domain adaptation”, SPIE 10643 Autonomous Systems: Sensors, Vehicles, Security, and the Internet of Everything, May 2018.
Zhe Cao, Tomas Simon, Shih-En Wei, Yaser Sheikh, “Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields”, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 7291-7299, 2017.
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