메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이원우 (국민대학교) 최윤석 (국민대학교) 유진우 (국민대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제29권 제10호
발행연도
2021.10
수록면
951 - 958 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
In this paper, we propose a novel deep learning algorithm to improve the detector’s performance in sequential images. By adopting a sliding window method that uses three consecutive images, the keys are generated by comparing the positions of the detected boxes for each of the images by using Generalized-IoU. Addition and Merge tasks were applied separately through comparison by using Complete-IoU after key generation. They have the effect of correcting the unexpected or incorrectly predicted bounding boxes. As a result, performance was improved in terms of average precision.
#Deep leraning(딥러닝) #Average precision(평균 정밀도) #Recall(재현율) #Bounding box(경계 상자) #Loss function(손실 함수) #Convolution(합성곱)

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. Proposed Stack of Keys Network
4. Experiment
5. 결론
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Advances in Neural Information Processing Systems 25:1097~1105 google schola K. Simonyan / 2014 / Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition google schola M. Lin / 2013 / Network in Network google schola C. Szegedy / 2015 / Going Deeper with Convolutions / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :1~9 google schola K. He / 2016 / Deep Residual Learning for Image Recognition / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :770~778 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

YOLO v3를 이용한 높은 정확도의 차량 계수 방법
이태희 ,  박영석 ,  김영모 외 1명 한국자동차공학회논문집 2021 .03
딥러닝 기반 Keypoint/Descriptor 추출 및 Optical Flow 매칭을 통한 Visual SLAM 성능 향상 연구
이영현 ,  유진우 한국자동차공학회논문집 2023 .09
자율 주행을 위한 딥러닝 기반 라이다 객체 인식 신경망 연구 분석
선민혁 ,  백동희 ,  공승현 한국자동차공학회논문집 2022 .08
주행 경로의 곡률 특성 반영을 통해 추종 성능을 향상시킨 가변 지평선 Model Predictive Control
최윤석 ,  이원우 ,  유진우 한국자동차공학회논문집 2021 .12
자율주행 자동차의 범용 경로 추종을 위한 재귀 최소 자승법 기반 파라미터 독립 적응형 조향 제어 알고리즘 개발
이지웅 ,  오광석 한국자동차공학회논문집 2024 .02

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0