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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 757 - 765 (9page)
- DOI
- 10.7782/JKSR.2021.24.9.757
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본 논문에서는 대용량 BRT와 같이 특수한 차량의 자율주행 연구를 위해 도입한 가상환경을 이용하여 딥러닝을 위한 학습데이터를 추출하는 알고리즘에 대해 연구를 수행하였다. 가상환경으로부터 카메라의 위치와 자세값 그리고 주변 물체들의 위치를 저장하여 이를 기반으로 이미지상에 물체의 경계상자를 생성하였으며 학습을 위해 카메라에 앞선 물체를 판단하고 원거리의 물체가 앞선 물체로 인하여 가려진 정도에 따른 경계상자의 생성여부를 결정하는 방법과 일정부분 가려진 경우 일부만 박스를 생성하는 알고리즘등을 추가하여 학습에 활용도를 높였고, 가상환경의 데이터를 이용하여 학습이나 테스트에 활용할 수 있음을 확인하였다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 학습데이터 취득을 위한 가상환경 구축
3. 학습데이터 추출 알고리즘
4. 학습데이터 생성 결과
5. 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
L. Deng (2012) The mnist database of handwritten digit images for machine learning research (best of the web), IEEE Signal Processing Magazine, 29(9), pp.141-142.
O. Russakovsky, J. Deng, H. Su, J. Krause, et al. (2015) Imagenet large scale visual recognition challenge, International journal of computer vision, 115(3), pp.211-252.
A. Geiger, P. Lenz, C. Stller, R. Urtasun (2013) Vision meets Rototics: The KITTI Dataset, The International Journal of Robotics Research, 32(11), pp.1231-1237.
A Gaidon, Q Wang, Y Cabon, E Vig. (2016) Virtual worlds as proxy for multi-object tracking analysis, IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 4340-4349.
C. R. De Souza, A. Gaidon, Y. Cabon, A. M. López (2017) Procedural generation of videos to train deep action recognition networks, IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Hawaii(Hololulu), pp. 2594-2604.
O. Russakovsky, J. Deng, H. Su, J. Krause, et al. (2015) Imagenet large scale visual recognition challenge, International journal of computer vision, 115(3), pp.211-252.
A. Geiger, P. Lenz, C. Stller, R. Urtasun (2013) Vision meets Rototics: The KITTI Dataset, The International Journal of Robotics Research, 32(11), pp.1231-1237.
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