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| 한글제목(Korean Title) |
비디오 Object Detection에서의 연산량 감소를 위한 방법 |
| 영문제목(English Title) |
Method for reducing computational amount in video object detection |
| 저자(Author) |
김도영
강인영
김연수
최진원
박구만
Do-Young KIM
In-YeongKang
Yeonsu-Kim
Jin-Won Choi
Goo-manPark
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 28 NO. 02 PP. 0723 ~ 0726 (2021. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
현재 단일 이미지에서 Object Detection 성능은 매우 좋은 편이다. 하지만 동영상에서는
처리 속도가 너무 느리고 임베디드 시스템에서는 real-time이 힘든 상황이다. 연구
논문에서는 하이엔드 GPU에서 다른 기능 없이 YOLO만 구동했을 때 real-time이
가능하다고 하지만 실제 사용자들은 상대적으로 낮은 사양의 GPU를 사용하거나 CPU를
사용하기 때문에 일반적으로는 자연스러운 real-time을 하기가 힘들다. 본 논문에서는
이러한 제한점을 해결하고자 계산량이 많은 Object Detection model 사용을 줄이는
방안은 제시하였다. 현재 Video영상에서 Object Detection을 수행할 때 매 frame마다
YOLO모델을 구동하는 것에서 YOLO 사용을 줄임으로써 계산 효율을 높였다. 본 논문의
알고리즘은 카메라가 움직이거나 배경이 바뀌는 상황에서도 사용이 가능하다. 속도는
최소 2배에서~10배 이상까지 개선되었다. |
영문내용
(English Abstract) |
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