고속 YOLO 기반 차량 검출 성능 최적화 및 개선에 관한 연구

안광림; 최연호; 기석철

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 안광림 (충북대학교) 최연호 (충북대학교) 기석철 (충북대학교)

저널정보: 한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2024 한국자동차공학회 춘계학술대회

발행연도: 2024.6

수록면: 548 - 552 (5page)

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Autonomous driving systems are leading the innovation of transportation systems in modern society. One of the key elements of this technology is the accuracy and real-time capabilities of vehicle detection. Precise and rapid vehicle detection is a crucial factor that enables autonomous vehicles to operate safely in complex road environments. For this reason, object detection must be equipped with fast inference speed and maintain high accuracy. This study focuses on reducing the processing time and improving the accuracy of vehicle detection, which are essential for autonomous driving. In this study, considering that vehicle objects typically have a relatively large size, we aim to simplify the model structure and reduce its depth by removing small detect layers that are unnecessarily used in the existing YOLOv5s model. This is intended to achieve reductions in detection time and improvements in accuracy.

#Autonomous vehicle(자율주행 자동차) #Vehicle detection(차량 검출) #Real-time(실시간) #Youn Only Look Once(YOLO 알고리즘) #Less detect layer(적은 레이어 모델)

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