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박지원 (세종대학교) Truong Son Nguyen (세종대학교) 정호기 (한국교통대학교) 서재규 (세종대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
750 - 754 (5page)

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Recently, object detection using LiDAR has been applied in various fields. This paper proposes method to improve the detection performance of LiDAR-based object detectors after post-training quantization (PTQ): a preprocessing manipulation-based approach. Complex YOLO and Pointpillar were employed as the LiDAR-based object detectors. These detectors were embedded into the QCS610 and QCS6490 SoCs, and it was confirmed that they maintained the performance from the PC environment while operating in real time, even in embedded system environments. The proposed methods were validated on the publicly available TUMTraf-I dataset.
#Object detection (물체 검출) #Edge computing (에지 컴퓨팅) #Embedded system (임베디드 시스템) #LiDAR (라이다) #Post Training Quantization (학습 후 양자화)

목차

Abstract
I. 서론
II. 제안된 방법
III. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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