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학술대회자료
저자정보
고현준 (인하대학교) 김재명 (인하대학교) 박현재 (인하대학교) 강진구 (인하대학교) 김용우 (상명대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
1,378 - 1,381 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2024

임베디드 시스템에서의 객체 탐지 네트워크의 가속을 위한 중요도 탐색 필터 가지치기 기법 연구
고현준 ,  강진구 ,  김용우 전자공학회논문지 2024.05 학술저널

2023

실시간 임베디드 시스템에서의 YOLO 네트워크를 위한 필터 가지치기 기법 연구
고현준 ,  김재명 ,  박현재 외 2명 대한전자공학회 학술대회 2023.06 학술대회자료

초록· 키워드

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Recently, object detection networks using Convolutional neural networks (CNNs) have shown outstanding performance in the field of computer vision. However, these networks consist of a large number of parameters and floating-point operations(FLOPs). Therefore, it is difficult to implement the CNN networks to real-time embedded systems such as cars or drones. In this paper, we implement target capacity filter pruning (TCFP) on YOLOv7 and YOLOv8 to reduce the number of parameters and FLOPs. In addition, we analysis networks performance on NVIDIA Jetson Xavier NX. As a result, inference time of YOLOv7 and YOLOv8 is improved about 11.4% and 19.2% on each networks and mAP(0.5:0.95) decreased only about 3.8% and 7% when pruning rate is 50% on COCO dataset.

목차

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

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