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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.6
- 수록면
- 1,695 - 1,698 (4page)
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Recently, the accuracy of the visual recognition techniques using the deep learning has been greatly improved due to the enhancement of the training strategy. We introduces a case study in which deep learning based object recognition network is learned by using public dataset and applied to autonomous driving application. In this work, we used MS-COCO detection 2017 dataset for training and evaluation of object recognition network. In order to improve the generalization performance, we applied a semi-supervised training using co-occurrence matrix analysis to deformable convolutional neural networks (D-ConvNets). We can confirm the improvement of the quantitative performance using the object recognition network with the proposed semi-supervised learning (SSL) technique, and it was confirmed qualitatively encouraging results in various situations in the real vehicle environment.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 실험결과
IV. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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