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저자정보
문종원 (세종대학교) 최경택 (대구가톨릭대학교) 정호기 (한국교통대학교) 서재규 (세종대학교) 김도윤 (위드로봇)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2022 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2022.6
수록면
1,021 - 1,025 (5page)

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It is necessary to use a local dynamic map (LDM) for V2X-based autonomous driving. To this end, surveillance camera-based object detection is widely used, and YOLOv4 is one of the popular object detection methods. However, this method is limited in that distant objects cannot be correctly detected when they are close to each other. To overcome this drawback, this paper proposes a method that changes the network structure of YOLOv4, so that object detection is performed correctly in such a case. In addition, the proposed network has been optimized through channel pruning and quantization-aware training to apply it to an embedded edge device in the future.
#Deep Learning(딥러닝) #Object Detection(물체검출) #Channel pruning(채널 가지치기) #Embedded system(임베디드 시스템) #Network optimization(네트워크 최적화) #Autonomous-Driving(자율주행)

목차

Abstract
1. 서론
2. YOLOv4
3. 제안된 방법
4. Channel pruning
5. Quantization-aware training
6. 실험 결과
References

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