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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 1,875 - 1,878 (4page)
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This paper presents a system for classification of road surface conditions based on self-supervised learning and domain adaptation. To this end, depth and infrared road images were taken and domain adaptation was attempted using ImageNet-based pretrained models. Our experimental results show that transfer learning based on self-supervised pretrained models with depth images shows 3% higher accuracy than transfer learning based on the traditional supervised pretrained model.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
Ⅴ. Acknowledgement
참고문헌
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