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저자정보
신호종 (한국전자기술연구원) 곽종훈 (한국전자기술연구원) 박종희 (한국전자기술연구원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
1,580 - 1,583 (4page)

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Network pruning is a favorable neural network compression technique since it can reduce the actual number of network parameters. Unlike any other task, e.g. image classification and object detection, monocular depth estimation task is difficult to prune because of its encoder-decoder structure. In this paper, we apply channel pruning algorithm to the monocular depth estimation model in various conditions and then analyze its performance in a quantitative manner. This work can be a guideline for further research on compression of monocular depth estimation model

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 단안 깊이 추정 네트워크 구조 분석
Ⅲ. 단안 깊이 추정 네트워크의 채널 가지치기 적용 및 분석 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
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