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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
이재하 (연세대학교) 이상윤 (연세대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
938 - 941 (4page)

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Object detection algorithms are tasks that simultaneously perform classification localization of objects present within an image when the input image is maintained. These object detection algorithms have recently resulted in significant performance gains with the appearance of CNN(Convolution Neural Network). Following this tremendous development, it has recently begun to be used in the field of autonomous driving, and studies of object detection algorithms using CNN and deep learning networks are actively underway. Among these deep learning algorithms, this paper uses deep learning networks that do not use predefined bounding boxes using single-step object detection algorithms. In this paper, we describe the deep learning network structure used in object detection algorithms, analyze the shortcomings of these object detection algorithms, which are vulnerable to small object detection, and propose a new deep learning network structure to identify them.
#Object Detection(객체 검출) #Deep Learning(딥러닝) #Autonomous Driving(자율 주행) #Multi-object detection(다중 객체 검출) #CNN(Convolutional Neural Network)

목차

Abstract
1. 서론
2 관련 연구
3. 제안 방식
4. 결론
Reference

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