임베디드 장비 환경에서 경량화된 객체 탐지 딥러닝 모델 비교

김지나; 정은지; 전제성; 이수안

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김지나 (세명대학교) 정은지 (세명대학교) 전제성 (세명대학교) 이수안 (세명대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.6

수록면: 2,165 - 2,168 (4page)

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Object detection, one of the representative technologies of artificial intelligence, is used in various fields such as smart cities and autonomous driving and is becoming increasingly important. Recently, in order to use artificial intelligence technology in the Edge environment, many researchers are studying how to reduce the weight of the model. In this paper, we compare YOLOv5, EfficientDet, SSD MobileNetV1, and spaghettinet models in terms of inference time. For comparative experiments, embedded devices used Google Coral Dev Board and ASUS Tinker Edge T.

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