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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 983 - 990 (8page)
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This paper presents the application of Artificial Intelligence (AI) in the field of digital automotive verification tasks. Due to the increasing customer demands, these tasks have become complex and diverse, making efficiency a crucial factor. We propose deep-learning algorithms for image-based classification, object detection, and instance segmentation to verify visibility degradation in numerous digital images, adhering to the verification guide package-930-14. Our comparative analysis with existing algorithms reveals that our proposed method outperforms in terms of F1-score and mAP. Moving forward, our objective is to enhance the AI level to effectively evaluate inter-component influences, analyze issues, and provide effective solutions using our proposed algorithms.
목차
Abstract
1. 서론
2. Data Processing
3. Convolutional Neural Network (CNN)
4. Proposed CNN based Method
5. Experimental Result
6. Conclusion
References
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