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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 608 - 611 (4page)
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Real-time Object detection is widely researched topic in various industries. In particular, high accuracy of object detection are essential for tasks directly related to safety. The existing one-stage object detection method provides real-time performance, but it has a limitation of low accuracy compared to the two-stage method. To solve this problem, In this paper, we propose a real-time object detection method with improved. We leverage YOLOv10 as our base line network and integrated a bidirectional feature pyramid network(BiFPN) to enhance the accuracy. BiFPN was applied in place of Path Aggregation Network (PANet) in YOLOv10 to integrate feature maps bidirectionally, enhancing real-time object detection accuracy by reducing information loss between the bottom-up and top-down paths and enabling more efficient feature map fusion. Experimental results on the Pascal VOC dataset show that the proposed method achieves higher performance than the existing PANet method, demonstrating its effectiveness in efficient model training.
목차
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 제안 방법
IV. 실험 방법 및 결과 분석
V. 결론
참고 문헌
참고문헌 (0)
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