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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 1,293 - 1,298 (6page)
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Advancements in deep learning-based object detection offer high accuracy, but often require computationally expensive models. In driver assistance systems (DASs) for autonomous vehicles, real-time performance and low power consumption are crucial. This study investigates the optimization and deployment of the lightweight Scaled-YOLOv4 object detection model on a power-efficient embedded platform equipped with a Neural Processing Unit (NPU). By leveraging the TOPST AI edge device, we aim to achieve a balance between performance and efficiency. Experiments on K-SoC traffic dataset demonstrate the effectiveness of this approach in delivering real-time, high-accuracy vehicle and pedestrian detection on resource-constrained edge NPU systems.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. METHODOLOGY
4. EXPERIMENTS
5. CONCLUSION
REFERENCES
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