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곽석우 (Sungkyunkwan University) 나호용 (Sungkyunkwan University) 김경수 (Sungkyunkwan University) 송은지 (Sungkyunkwan University) 정세영 (Sungkyunkwan University) 이계원 (INFINIQ) 정지현 (INFINIQ) 황성호 (Sungkyunkwan University)
저널정보
유공압건설기계학회 드라이브·컨트롤 드라이브·컨트롤 Vol.19 No.4
발행연도
2022.12
수록면
104 - 109 (6page)

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For autonomous driving research using AI, datasets collected from road environments play an important role. In other countries, various datasets such as CityScapes, A2D2, and BDD have already been released, but datasets suitable for the domestic road environment still need to be provided. This paper analyzed and verified the dataset reflecting the Korean driving environment. In order to verify the training dataset, the class imbalance was confirmed by comparing the number of pixels and instances of the dataset. A similar A2D2 dataset was trained with the same deep learning model, ConvNeXt, to compare and verify the constructed dataset. IoU was compared for the same class between two datasets with ConvNeXt and mIoU was compared. In this paper, it was confirmed that the collected dataset reflecting the driving environment of Korea is suitable for learning.
#Semantic Segmentation(의미론적 분할) #Deep learning(딥러닝) #Autonomous Driving(자율주행) #Dataset(데이터셋) #Object Detection(객체 인식)

목차

Abstract
1. 서론
2. Dataset 비교 및 분석
3. 검증방법
4. 검증결과
5. 결론
References

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