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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
위성민 (세종대학교) 최경택 (대구가톨릭대학교) 정호기 (한국교통대학교) 서재규 (세종대학교) 김도윤 (위드로봇)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
965 - 971 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

실시간 에지 컴퓨팅을 위한 DNN 기반 YOLOv4 물체 검출기 간소화 및 고속화
위성민 지능기학과 2022.01 학위논문

2021

임베디드 시스템 기반 실시간 물체 검출을 위한 YOLOv4 최적화
위성민 ,  최경택 ,  정호기 외 2명 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2021.11 학술대회자료
임베디드 시스템 기반 실시간 물체 검출을 위한 YOLOv3 최적화
위성민 ,  최경택 ,  정호기 외 2명 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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A local dynamic map(LDM) is one of the key components for autonomous driving. Surveillance cameras are frequently used to detect moving objects and transfer this information to the LDM. To this work, it is mandatory to run an object detection algorithm in a real-time embedded system. This paper introduces a way to optimize a deep neural network(DNN)-based object detector in terms of computational cost, memory space, and inference time. This paper uses two techniques for optimization. One is network slimming that can prune less important filters from the network. The other is a quantization-aware training that can change weights of the network from float32 to int8. With the help of these two techniques, a well-known object detector, YOLOv3, has been optimized and run in real-time using the DSP of Qualcomm QCS605.
#Optimization(최적화) #Pruning(가치치기) #Object detection(물체 검출) #Embedded system(임베디드 시스템) #Convolutional Neural Network(컨벌튜션신경망) #Local Dynamic Map(동적정보시스템) #Deep Learning(딥러닝)

목차

Abstract
1. 서론
2.YOLOv3
3. Network slimming
4. Quantization
5. Embedding
6. 실험
7. 결론
References

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