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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 1,070 - 1,070 (1page)
이용수
초록· 키워드
자율주행차량이 장애물로부터 안전하게 주행하기 위해서는 주변 환경을 빠르게 인식하고 인식한 정보를 판단/제어 시스템에 넘겨주어야 한다. 때문에 물체가 나타난 시점으로부터 객체를 인지하고 제어기에 정보를 넘기기까지의 시간을 최소화해야 한다. GPU의 발전과 DNN 구조 최적화 연구들을 통해 객체 추론 시간이 이미지 호출 시간보다 감소하여, 더 이상 객체 추론 시간이 멀티쓰레드 기반 객체 검출기 주기(Cycle Time)에 영향을 미치지 않는다.
따라서 본 논문에서는 해당 상황에서의 카메라를 이용한 객체 인지 시스템 최적화 방법 (New-Zero-Slack)을 제시한다. 이미지 호출, 객체 추론, 이미지 출력 함수가 각 쓰레드에서 동작하는 멀티쓰레드 파이프라인 구조인 Darknet을 변경한 것으로, 해당 방법은 이미지 호출 함수가 동작하는 동안 객체 추론 함수와 이미지 출력 함수를 순차적으로 동작하도록 한다. 해당 방법은 멀티쓰레 ... 전체 초록 보기
#Object Detection System(객체 인지 시스템)
#End-to-end Delay(종단간 지연 시간)
#Multithreaded pipeline architecture optimization(멀티쓰레드 파이프라인 구조 최적화)
#Computer vision(컴퓨터 비전)
#System architecture optimization(시스템 구조 최적화)
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목차
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