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저자정보
문승훈 (서강대학교) 전창렬 (서강대학교) 이정훈 (서강대학교) 정동혁 (현대자동차) 염석주 (현대자동차) 강석주 (서강대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제60권 제11호(통권 제552호)
발행연도
2023.11
수록면
95 - 103 (9page)
DOI
10.5573/ieie.2023.60.11.95

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

자율 주행 차량 후방 카메라 오염 탐지를 위한 에너지 기반 학습 외 분포 데이터 탐지 네트워크와 확산 모델 기반 데이터셋
문승훈 ,  전창렬 ,  이정훈 외 3명 전자공학회논문지 2023.11 학술저널
자율 주행 차량용 카메라 이미지 오염 감지를 위한 확산 모델 에너지 기반 이상 탐지 네트워크
문승훈 ,  전창렬 ,  이정훈 외 3명 대한전자공학회 학술대회 2023.06 학술대회자료

초록· 키워드

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자율 주행 상황에서 차량 후방 카메라의 오염 여부를 감지하는 것은 중요한 문제이다. 오염 물질을 도로 위 객체로 오탐지하여 자율 주행이 원활하게 이루어 질 수 없기 때문이다. 하지만 이러한 문제를 해결하기 위한 연구는 오염 탐지 특화 데이터셋의 부재로 인해 활발히 이루어지지 않고 있으며 실제 자율 주행 상황에 적용하기 충분한 성능을 보이지 않고 있다. 본 논문은 이러한 한계점을 해결하기 위해 에너지 기반 학습 외 분포 데이터 탐지 네트워크와 확산 모델을 기반한 오염 탐지 특화 데이터셋을 제안한다. 실험 결과 에너지 기반 학습 외 분포 데이터 탐지 네트워크는 baseline 대비 15.52% 개선된 94.73%의 오염과 비오염 상황 분류 정확도를 기록하였다. 또한 제안한 확산 모델 기반 오염 탐지 특화 데이터셋을 통한 학습은 상황 분류 성능을 95.24%까지 개선하였다. 마지막으로 사용한 네트워크를 모바일 기기에 임베딩하여 백본별 오염 및 비오염 상황 분류 성능과 추론 시간의 트레이드오프를 분석하는 실험을 진행하여 자율 주행 상황에서의 실시간 동작 가능성을 검증하였다.
#Deep learning #Energy-based model #Diffusion-based model #Autonomous driving #Classification

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
URICAR, Michal, et al. Soilingnet: Soiling detection on automotive surround-view cameras. In: 2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC). IEEE, 2019. p. 67-72. google schola URICAR, Michal, et al. Let's get dirty: Gan based data augmentation for camera lens soiling detection in autonomous driving. In: Proceedings of the IEEE/CVF winter conference on applications of computer vision. 2021. p. 766-775. google schola GOODFELLOW, Ian, et al. Generative adversarial networks. Communications of the ACM, 2020, 63.11: 139-144. google schola SOHL-DICKSTEIN, Jascha, et al. Deep unsupervised learning using nonequilibrium thermodynamics. In: International conference on machine learning. PMLR, 2015. p. 2256-2265. google schola HO, Jonathan; JAIN, Ajay; ABBEEL, Pieter. Denoising diffusion probabilistic models. Advances in neural information processing systems, 2020, 33: 6840-6851. google schola

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