트랜스포머 기반 물체 검출 및 추적 동시 수행 및 임베딩

정재욱; 정호기; 서재규

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 정재욱 (세종대학교) 정호기 (한국교통대학교) 서재규 (세종대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집

발행연도: 2024.11

수록면: 775 - 778 (4page)

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Computer vision-based Multiple Object Tracking (MOT) is crucial in applications like autonomous driving and intelligent surveillance. Recently, with advancements in Deep Neural Networks, the "tracking-by-detection" approach has been widely adopted. Typically, this approach utilizes separate networks for detection and reidentification, which poses challenges for real-time embedded systems due to limited computational resources. YOLO-based methods, while offering high speed and accuracy, suffer from performance degradation due to post-processing steps like Non-Maximum Suppression (NMS). To address these limitations, this paper proposes a method that integrates detection and reidentification tasks into a single network based on the Real-Time Detection Transformer (RT-DETR). We optimized and embedded this network into the DSP of the Qualcomm QCS6490 SoC, demonstrating excellent real-time performance on edge devices.

#Object detection (물체 검출) #Object tracking (물체 추적) #Transformer (트랜스포머) #Edge computing (에지 컴퓨팅) #Embedded system (임베디드 시스템)

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