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저자정보
Cheng-Bin Jin (Inha University) Mingjie Liu (Inha University) Bin Yang (Inha University) Xuenan Cui (Inha University) Hakil Kim (Inha University)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2018 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2018.6
수록면
882 - 888 (7page)

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This paper introduces a real-time object tracking-by-detection system on embedded boards. A backbone network of single-shot multi-box detectors is proposed using network optimizations for processing time and accuracy. In addition to processing time and accuracy, energy efficiency is an important issue in autonomous driving systems. Therefore, a sparse and independent local network architecture is further applied to train convolution filters of the backbone network. The object detector is followed by an online multiple-object tracker that uses multiple information points, including motion predicted by a Kalman filter, intersection over the union, and shape information. In addition, this paper trains the object detector on real and synthetic data generated using generative adversarial networks. This hybrid dataset minimizes the cost of manual annotation. The proposed tracking-by-detection algorithm demonstrates the best performance among real-time models on the KITTI test benchmark and has a reasonable processing time compared to the other models.
#network optimization #tracking-by-detection #deep neural networks #embedded systems #generative adversarial networks #spiking neural networks

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. PROPOSED TRACKING-BY-DETECTION SYSTEM
3. EXPERIMENTAL RESULTS
References

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