합성곱 신경망과 비전 트랜스포머를 활용한 포트홀과 맨홀 감지 성능 비교

Q: 이 논문에서 정의한 포트홀이란 무엇인가?

날씨나 외부 요인으로 인해 도로가 손상되어 생긴 구멍을 의미한다. 본 연구에서는 자율주행 기술의 안전성을 향상시키기 위해 딥러닝 모델을 통해 감지하고 분석해야 할 주요 도로 장애물 중 하나로 다루어진다.

Q: 포트홀 및 맨홀 감지에서 트랜스포머 기반 모델의 성능은 어떠한가?

연구 결과, DE:TR 모델이 Yolo-v3보다 높은 bbox_mAP를 기록하며 우수한 감지 성능을 보였다. 특히 객체의 위치 파악 능력이 더 뛰어나며, 96² 픽셀 이상의 큰 객체를 탐지하는 데 있어 합성곱 신경망 기반 모델보다 훨씬 효과적이다.

하정민; 김인경; 임주완; 이재구

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 하정민 (국민대학교) 김인경 (국민대학교) 임주완 (국민대학교) 이재구 (국민대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2022년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집

발행연도: 2022.2

수록면: 1,551 - 1,552 (2page)

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본 논문은 도로 위의 포트홀(Pothole)과 맨홀(Manhole)을 감지하는 과업을 위해 합성곱 신경망을 이용한 모델과 최근 많은 연구가 이뤄지고 있는 트랜스포머(Transformer) 구조를 활용한 모델의 성능 비교에 관하여 서술하였다. 학습과 검증에 사용된 데이터로는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원의「지능정보산업 인프라 조성」사업의 목적으로 구축한 도로 장애물 및 표면 인지(Detection) 영상 데이 ... 전체 초록 보기

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