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저자정보
김장윤 (연세대학교) 우수한 (연세대학교) 김은태 (연세대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
937 - 937 (1page)

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딥러닝이 활발하게 연구됨에 따라, ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)을 위해 카메라 이미지 기반의 정보를 활용하여 장면에 대한 깊은 이해를 요구하는 네트워크의 설계가 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 예를 들어, 물체 감지(Object Detection)를 이용해 물체의 위치 및 종류를 판별하거나, 의미론적 분할(Semantic Segmentation)과 같은 기법을 활용하여 물체의 종류 및 형상을 이미지 픽셀별로 파악할 수 있다. 특히, 자율주행을 위한 의미론적 분할을 위해 물체의 경계선에서 뚜렷하게 픽셀별로 구분할 수 있는 능력이 요구된다. 이러한 이미지 기반의 의미론적 분할은 주로 맑은 날에서 훈련 및 테스트가 이루어지지만, 주행환경은 맑은 날 뿐만이 아니라 안개와 같은 날씨를 포함할 수 있다. 그러나, 날씨정보가 추가된 이미지는 네트워크의 성능저하를 불러오는 요인이 될 수 있다. 따라서, 자율주행을 위해서는 ... 전체 초록 보기
#Deep Learning(딥러닝) #Semantic Segmentation(의미론적 분할) #Discriminator(구분자) #Camera image(카메라 이미지) #ADAS(첨단운전보조시스템)

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