악조건에 강건한 목표 기반 보행자 경로 예측

Q: 이 논문에서 정의한 목표 기반 보행자 경로 예측이란 무엇인가?

RGB 영상을 통해 획득한 의미론적 지도를 기반으로 보행자가 향후 도달할 미래 목표 지점을 예측하는 방식이다. 이는 장면 내 객체의 종류와 위치 정보를 활용하여 보행자의 이동 경로를 추정하는 기술을 의미한다.

Q: 강한 데이터 증강이 악조건에서의 보행자 경로 예측 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, ColorJitter와 Cutout 같은 강한 데이터 증강을 적용하면 안개나 야간 등 악조건에서도 의미론적 분할 성능이 향상된다. 따라서 이를 통해 학습된 모델은 열악한 환경에서도 더욱 강건하고 정확한 보행자 경로 예측 성능을 보인다.

김성식; 송승헌; 서정현; 이재구

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김성식 (국민대학교) 송승헌 (국민대학교) 서정현 (국민대학교) 이재구 (국민대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 1,206 - 1,208 (3page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법: 이 논문의 연구방법이 궁금하신가요?

🏆

연구결과: 이 논문의 연구결과가 궁금하신가요?

초록· 키워드

목표 기반 보행자 경로 예측은 RGB 영상을 통해 얻은 의미론적 지도를 기반으로 보행자의 미래 목표 지점을 예측한다. 하지만 안개와 같은 악조건에 따른 낮은 의미론적 분할 결과는 목표 기반 보행자 경로 예측에 부정적인 영향을 미친다. 본 논문은 다양한 악조건이 목표 기반 보행자 경로 예측 모델에 미치는 영향을 ... 전체 초록 보기

참고문헌

참고문헌 신청

최근 본 자료

전체보기

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

목차

참고문헌

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)