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학술저널
저자정보
이진희 (대구경북과학기술원) 이재근 ((주)퓨처드라이브) 박재형 (대구경북과학기술원) 김제석 (대구경북과학기술원) 권순 (대구경북과학기술원)
저널정보
대한임베디드공학회 대한임베디드공학회논문지 대한임베디드공학회논문지 제17권 제5호
발행연도
2022.10
수록면
273 - 280 (8page)
DOI
10.14372/IEMEK.2022.17.5.273

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Along with the advancement of deep learning technology, securing high-quality dataset for verification of developed technology is emerging as an important issue, and developing robust deep learning models to the domestic road environment is focused by many research groups. Especially, unlike expressways and automobile-only roads, in the complex city driving environment, various dynamic objects such as motorbikes, electric kickboards, large buses/truck, freight cars, pedestrians, and traffic lights are mixed in city road. In this paper, we built our dataset through multi camera-based processing (collection, refinement, and annotation) including the various objects in the city road and estimated quality and validity of our dataset by using YOLO-based model in object detection. Then, quantitative evaluation of our dataset is performed by comparing with the public dataset and qualitative evaluation of it is performed by comparing with experiment results using open platform. We generated our 2D dataset based on annotation rules of KITTI/COCO dataset, and compared the performance with the public dataset using the evaluation rules of KITTI/COCO dataset. As a result of comparison with public dataset, our dataset shows about 3 to 53% higher performance and thus the effectiveness of our dataset was validated.
#2D Dataset #Camera #Autonomous driving

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