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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,019 - 1,022 (4page)
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Since the segmentation used for lane recognition is trained on a pixel-by-pixel basis, the resolution of the image dataset greatly affects the learning performance. In addition, deep learning inference for large models requires a lot of resources and a long time, so reducing the inference time is essential for efficient utilization of deep learning models. suboptimal recognition requires dataset collection and high performance, In this study, we investigate the relationship between resolution and model performance in lane recognition and propose the use of Super Resolution, Autolabeling, and Segmentation networks to solve problems caused by datasets and models.
목차
Abstract
1. 서론
2. 네트워크 구성
3. 실험방법
4. 결론
References
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