2020년 컴퓨터종합학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
전이학습 기반 주차면 객체탐지 모델성능 개선에 관한 연구 |
| 영문제목(English Title) |
A Performance Study on Transfer Learning Based Parking Spot Object Detection Model |
| 저자(Author) |
Jiyeon Kim
Junyong Park
Yong-Hyuk Moon
Yong-Ju Lee
김지연
박준용
문용혁
이용주
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 01 PP. 0317 ~ 0319 (2020. 07) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 사회적으로 꾸준히 언급되고 있는 주차난 문제를 해결하고자 스마트파킹 애플리케이션에 적용할 수 있는 딥러닝 기반 객체식별 알고리즘을 분석하고, 엣지(Edge) 기기에서 실시간으로 객체를 검출하기 위한 적합한 모델을 제안하기 위해 개별 객체식별 모델의 성능을 비교 및 평가하고자 한다. 이를 위해 주요 객체식별 방법론의 특성에 대해 살펴보고, 대표적인 One-Stage 기법인 YOLO(You Only Look Once)를 활용하여 주차장의 비 점유공간을 실시간으로 검출하기 위한 고려사항에 관해 논의한다. 또한, 주차장의 비 점유공간을 검출하기 위해 커스텀 데이터(Custom Data)를 이용한 전이학습(Transfer Learning)을 수행하여 기존 One-Stage 객체식별 기법의 단점인 낮은 정확도 문제를 개선하였고, 실험을 통해 정확도, 초당 프레임 속도 및 추론시간을 측정하여 성능을 분석한 결과 엣지 기기에서의 객체식별에 적합한 모델로는 Tiny-YOLOv3 모델이라고 판단한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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