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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 846 - 849 (4page)
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이 논문에서는 대형 물류 차량으로 인해 발생하는 포트홀 문제를 해결하기 위해 YOLOv5부터 YOLOv11까지의 모델 성능을 비교하였다. AIHUB의 도로 장애물 데이터를 활용해 경량화된 YOLO 모델들을 학습시킨 결과, YOLOv9이 포트홀 검출에서 가장 높은 성능을 보였다. 실시간 처리가 가능한 경량 모델을 중심으로 한 성능 평가를 통해 실제 도로 환경에서의 적용 가능성을 검증하였다. 향후 연구에서는 데이터 전처리와 증강 기법을 통해 포트홀 검출 정확도를 더욱 개선할 계획이다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 포트홀 데이터셋을 통한 검출기 학습
Ⅲ. 결론 및 향후계획
참고문헌
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문과 함께 이용한 논문
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