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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 103 - 107 (5page)
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Accurately perceiving diverse road environments in real-time is paramount for autonomous driving systems. Given the limited resources of autonomous driving systems, employing a multitask learning-based model proves effective for performing multiple tasks simultaneously. To train multi-task learning models, joint datasets with ground truth (GT) satisfying all tasks are necessary. However, obtaining such datasets is challenging in practice and entails significant time and cost for acquisition and processing. Moreover, utilizing different datasets for task-specific learning can lead to catastrophic forgetting, where the performance of previously learned tasks deteriorates when training new tasks, resulting in an overall decline in task performance. In this paper, we propose a method to effectively train without additional burden using disjoint datasets.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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