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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 230 - 237 (8page)
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자율주행은 4차 산업의 핵심 기술로 차, 드론, 자동차, 로봇 등 다양한 곳에 응용 가능하다. 그 중 위치 추정 기술은 GPS, 센서, 지도 등을 활용하여, 객체나 사용자의 위치를 파악하는 기술로 자율주행을 구현하기 위한 핵심적인 기술 중 하나이다. GPS나 LIDAR등의 센서를 이용하여 위치 추정이 가능하지만, 이는 매우 고가이고 무거운 장비를 탑재해야 하며 지하 혹은 터널 등 전파 방해가 있는 곳의 경우 정밀한 위치 추정이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해 저가의 비전 카메라로 획득한 컬러 영상을 입력으로 하여 관심 영역 추출 네트워크와 영상 분할 지도를 이용한 영상 검색 기술을 제안한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌(Reference)
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
Hausler, S., Garg, S., Xu. M., Milford, M., & Fischer, T, “Patch-netvlad: Multi-scale fusion of locally-global descriptors for place recognition,“ Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), 2021. doi: https://
G. Tolias, S. Ronan, and J. Hervé, “Particular object retrieval with integral max-pooling of CNN activations,“ arXiv preprint, 2015. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1511.05879
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B. Cheng, D. C. Maxwell, Z. Yukun, L. Ting, S. H. Thomas, A. Hartwig, C. Liang, “Panoptic-deeplab: A simple, strong, and fast baseline for bottom-up panoptic segmentation,“ Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition
G. Tolias, S. Ronan, and J. Hervé, “Particular object retrieval with integral max-pooling of CNN activations,“ arXiv preprint, 2015. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1511.05879
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B. Cheng, D. C. Maxwell, Z. Yukun, L. Ting, S. H. Thomas, A. Hartwig, C. Liang, “Panoptic-deeplab: A simple, strong, and fast baseline for bottom-up panoptic segmentation,“ Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition
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