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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 2,367 - 2,371 (5page)
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본 논문에서는 차선 및 주차공간 탐색검출 첨단 운전자보조 시스템(이하 ADAS)에서 활용되고 있는 Semantic segmentation 모델의 일반화 성능 향상 위한 클래스 간의 Semantic similarity를 반영한 새로은 Label smoothing 기법과 이를 적용한 손실 함수(Loss function)을 제안한다. 기존의 Cross-entropy 손실 함수는 클래스간 독립성을 가정하기에 유사한 클래스 간의 혼동을 초래하여 모델의 성능을 저하시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 사전 학습된 비전-언어 모델인 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)을 활용하여 클래스 간의 Semantic similarity 행렬을 생성하고 이를 Label smoothing 기법과 통합한 새로운 손실 함수를 제안한다. 제안된 손실 함수는 모델이 클래스 간의 관게를 학습하도록 유도하여 인식 정확도를 향상시킨다. 실험 결과, CityScapes 데이터셋에서 Mean IoU, Pixel Accurac와 Mean Accuracy 항목에서 향상된 결과를 보여준다. 또한, 추가적인 메모리나 연산 비용 없이 임베디드 환경에서도 실시간 성능을 유지하면서 인식 정확도를 개선할 수 있기에, Semantic segmentation 모델을 사용하는 다양한 ADAS 제품에 적용 가능한 장점이 있다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법
4. 결과
5. 결론
References
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