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학술대회자료
저자정보
신상준 (성균관대학교) 신동균 (성균관대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
2,238 - 2,242 (5page)

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This paper addresses the limitations of realtime application of object detection techniques in embedded computing environments. To overcome these limitations, compression methods such as pruning and quantization are being investigated. In this study, various quantization techniques, including post-training quantization, partial quantization, and quantization-aware training, are applied to the YOLO v3 model to evaluate and analyze their effects in embedded system environments. Experiments were conducted using the YOLO v3 model and the PASCAL VOC dataset. The experimental results show that the quantized models can reduce model size and inference time but result in accuracy loss.
Therefore, this research contributes to improving object detection performance in embedded systems by proposing and analyzing various quantization techniques for lightweighting object detection technology in embedded environments.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌

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