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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 1,244 - 1,253 (10page)
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본 논문에서는 보행자 경로 예측 기법을 이용하여 보행자들이 현재 시점 이후로 위험구역으로 진입하는지 사전에 예측하는 방법과 경로 예측 네트워크의 효율적인 간소화 방법을 제안한다. 그리고 임베디드 환경에서 실시간 운용을 위해 작은 네트워크에 대하여 KD(Knowledge Distillation)을 적용하는 방법을 제안한다. 예측된 미래 경로와 위험구역 간의 상관관계를 이용하여 진입 여부를 판단하였으며 작은 네트워크를 학습할 때 효율적인 KD를 적용하여 성능저하를 최소화하였다. 실험을 통하여, 제안하는 간소화 기법을 적용한 모델이 기존 모델과 비교하여 37.49%의 속도향상 대비 미미한 정확도 저하를 이끌어 내는 것을 보여 주었다. 또한, 91.43%의 정확도를 가진 작은 네트워크를 KD를 이용하여 학습한 결과 94.76%의 향상된 정확도를 보임을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 보행자 경로 예측 및 회귀에 대한 knowledge distillation 관련 연구
Ⅲ. 산업현장 안전을 위한 간소화된 경로 예측 및 KD 기법
Ⅳ. 실험결과
Ⅵ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (32)
참고문헌 신청
K. Sharma and D. D. Londhe, “Human Safety Devices Using IoT and Machine Learning: A Review,” in 2018 3rd International Conference for Convergence in Technology (I2CT), pp. 1-7, Apr. 2018.
A. I. Maqueda, A. Loquercio, G. Gallego, N. García, and D. Scaramuzza, “Event-based vision meets deep learning on steering prediction for self-driving cars,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 5419-5427, 2018.
Y. Huang and Y. Chen, “Survey of State-of-Art Autonomous Driving Technologies with Deep Learning,” in 2020 IEEE 20th International Conference on Software Quality, Reliability and Security Companion (QRS-C), pp. 221-228, Dec. 2020.
D. Tabernik, S. Šela, J. Skvarč, and D. Skočaj, “Segmentationbased deep-learning approach for surface-defect detection,” Journal of Intelligent Manufacturing, vol. 31, no. 3, pp. 759-776, 2020.
M. Rudolph, B. Wandt, and B. Rosenhahn, “Same same but differnet: Semi-supervised defect detection with normalizing flows,” in Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision, pp. 1907-1916, 2021.
A. I. Maqueda, A. Loquercio, G. Gallego, N. García, and D. Scaramuzza, “Event-based vision meets deep learning on steering prediction for self-driving cars,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 5419-5427, 2018.
Y. Huang and Y. Chen, “Survey of State-of-Art Autonomous Driving Technologies with Deep Learning,” in 2020 IEEE 20th International Conference on Software Quality, Reliability and Security Companion (QRS-C), pp. 221-228, Dec. 2020.
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