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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.11 No.4
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 255 - 261 (7page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2022.11.4.255
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Object detection in autonomous vehicles is typically operated in an embedded system to reduce power consumption. The use of an object detection algorithm with high accuracy and real-time detection speed in the embedded systems is essential for ensuring safe driving. This study proposes a parallel processing method for GPU and CPU operations to enhance the detection speed of the model. In addition, this study proposes data augmentation and image resize techniques that consider the camera input size of autonomous driving, which increases the accuracy significantly while improving the detection speed. The application of these proposed schemes to a baseline algorithm, tiny Gaussian YOLOv3, improves the mean average precision by 1.14 percent points (pp) for the Berkeley Deep Drive (BDD) dataset and 1.34 pp for the KITTI dataset compared to the baseline. Furthermore, in the NVIDIA Jetson AGX Xavier, which is an embedded platform for autonomous driving, the proposed algorithm improves the detection speed by 22.54 % for the BDD, and 24.67 % for the KITTI compared to the baseline, thereby enabling high-speed real-time detection on both datasets.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Proposed Acceleration Methods
3. Experimental Results
4. Conclusion
References
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
J. Choi, I. Elezi, H-J. Lee, C. Farabet, and J. M. Alvarez, “Active Learning for Deep Object Detection via Probabilistic Modeling,” in Proc. IEEE Int. Conf. Comput. Vis. (ICCV), Oct. 2021, pp. 10264-10273.
R. Ravindran et al., “Multi-Object Detection and Tracking, Based on DNN, for Autonomous Vehicles: A Review,” in IEEE Sens. J., vol. 21, no. 5, pp. 5668-5677, Mar. 2021.
X. Zhao et al., “Fusion of 3D LIDAR and Camera Data for Object Detection in Autonomous Vehicle Applications,” in IEEE Sens. J., vol. 20, no. 9, pp. 4901-4913, May 2020.
J. Choi, D. Chun, H. Kim, and H-J. Lee, “Gaussian yolov3: An accurate and fast object detector using localization uncertainty for autonomous driving,” in Proc. IEEE Int. Conf. Comput. Vis. (ICCV), Oct. 2019.
A. Womg, M. J. Shafiee, F. Li and B. Chwyl, “Tiny SSD: A Tiny Single-Shot Detection Deep Convolutional Neural Network for Real-Time Embedded Object Detection,” in Proc. 15th Conf. on Comput. Robot Vision (CRV), May 2018, pp. 95-101.
R. Ravindran et al., “Multi-Object Detection and Tracking, Based on DNN, for Autonomous Vehicles: A Review,” in IEEE Sens. J., vol. 21, no. 5, pp. 5668-5677, Mar. 2021.
X. Zhao et al., “Fusion of 3D LIDAR and Camera Data for Object Detection in Autonomous Vehicle Applications,” in IEEE Sens. J., vol. 20, no. 9, pp. 4901-4913, May 2020.
J. Choi, D. Chun, H. Kim, and H-J. Lee, “Gaussian yolov3: An accurate and fast object detector using localization uncertainty for autonomous driving,” in Proc. IEEE Int. Conf. Comput. Vis. (ICCV), Oct. 2019.
A. Womg, M. J. Shafiee, F. Li and B. Chwyl, “Tiny SSD: A Tiny Single-Shot Detection Deep Convolutional Neural Network for Real-Time Embedded Object Detection,” in Proc. 15th Conf. on Comput. Robot Vision (CRV), May 2018, pp. 95-101.
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