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학술대회자료
저자정보
조택형 (연세대학교) 최종은 (연세대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2023 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2023.5
수록면
1,018 - 1,023 (6page)

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With the growth of deep learning technology, there are many elaborate object detection models being developed for safe autonomous driving. However, a common problem is that the training data is often biased toward normal daytime which leads to high uncertainty in the predictions on adverse weather conditions that were not included in the training data. Therefore, in this paper, we developed a robust model for bad weather conditions by utilizing mixture density network to estimate the uncertainty of the deep learning model’s predictions. Our method showed better performance than original models in fog, rain, and nighttime environments.
#Autonomous driving(자율주행) #Deep learning(딥러닝) #Object detection(객체 탐지) #Mixture density network(혼합밀도네트워크) #Uncertainty estimation(불확실성 추정)

목차

Abstract
1. 서론
2. 선행 연구 조사
3. 객체탐지 모델 불확설성 추정
4. 실험 및 결과
5. 결론
Reference

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