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김충일 (한국전자기술연구원) 김보은 (한국전자기술연구원) 추연승 (한국전자기술연구원) 정혜인 (한국전자기술연구원) 김정호 (한국전자기술연구원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
1,011 - 1,014 (4page)

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Human pose estimation is a technique for finding and expressing key points of human behavior, such as joints, from images or videos. This technique is divided into two methods: a bottom-up method that finds all key points from an image and then groups human instances from the key points, and a top-down method that finds human instances first and then finds key points from each object. The top-down methodology records a higher average precision than the bottom-up methodology, but this methodology is difficult to implement in real-time because of its slow operation speed. In this paper, to solve this problem, the inference speed is improved by using a deep learning inference acceleration toolkit. This toolkit boosts deep learning models inference performance by reducing resource demands and providing heterogeneous plugins. Using this toolkit shows that can infer top-down methodologies in real-time at 31 fps, which is 1.6 times faster than without the toolkit.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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