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저자정보
문승훈 (서강대학교) 전창렬 (서강대학교) 이정훈 (서강대학교) 정동혁 (서강대학교) 염석주 (서강대학교) 강석주 (서강대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
1,024 - 1,028 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

자율 주행 차량 후방 카메라 오염 탐지를 위한 에너지 기반 학습 외 분포 데이터 탐지 네트워크와 확산 모델 기반 데이터셋
문승훈 ,  전창렬 ,  이정훈 외 3명 전자공학회논문지 2023.11 학술저널
자율 주행 차량용 카메라 이미지 오염 감지를 위한 확산 모델 에너지 기반 이상 탐지 네트워크
문승훈 ,  전창렬 ,  이정훈 외 3명 대한전자공학회 학술대회 2023.06 학술대회자료

초록· 키워드

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Detecting whether a vehicle’s rearview camera is soiled is a crucial problem in the autonomous driving scene. However, the absence of a soiling detection task-specific dataset which leads to low detection performance makes it hard for real-world driving scene applications. We propose a deep learningbased anomaly detection network and diffusionbased soiling detection-specific dataset to handle this limitation. We adopted an energy-based outof-distribution(OOD) detection network to differentiate between soiled and non-soiled contexts. The proposed method has achieved 95.24% accuracy in classifying soiled and nonsoiled rearview driving scenes, which is a 16.03% improvement compared to the baseline.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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