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The training of convolution neural network for advanced driver assistant system

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  • 발행기관
    국제문화기술진흥원 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Advanced Culture Technology(IJACT) KCI 등재후보 바로가기
  • 통권
    Volume 4 Number 4 (2016.12)바로가기
  • 페이지
    pp.23-29
  • 저자
    Kihun Nam, Heekyeong Jeon
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A298442

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In this paper, the learning technique for CNN processor on vehicle is proposed. In the case of conventional CNN processors, weighted values learned through training are stored for use, but when there is distortion in the image due to the weather conditions, the accuracy is decreased. Therefore, the method of enhancing the input image for classification is general, but it has the weakness of increasing the processor size. To solve this problem, the CNN performance was improved in this paper through the learning method of the distorted image. As a result, the proposed method showed improvement of approximately 38% better accuracy than the conventional method.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Related researches
  2.1 Convolutional neural network
  2.2 Conventional training method
 3. Proposed training method for CNN processor
 4. Experiments
 5. Conclusion
 References

키워드

Convolution neural network Deep Learning Image enhancement Learning method

저자

  • Kihun Nam [ Department of computer engineering, Seokyeong University ]
  • Heekyeong Jeon [ Department of computer engineering, Seokyeong University ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제문화기술진흥원 [The International Promotion Agency of Culture Technology]
  • 설립연도
    2009
  • 분야
    공학>공학일반
  • 소개
    본 진흥원은 문화기술(Culture Technology) 관련 산·학·연·관으로 구성된 비영리 단체이다. 문화기술(CT)은 정보통신기술(ICT), 문화적 사고 기반의 예술, 인문학, 디자인, 사회과학기술이 접목된 신융합기술(New Convergence Technology, NCT)로 정의한다. 인간의 삶의 질을 향상시키고, 진보된 방향으로 변화시키고, 문화기술 관련 분야의 학술 및 기술의 발전과 진흥에 공헌하기 위하여, 제3조의 필요한 사업을 행함을 그 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Advanced Culture Technology(IJACT)
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-7202
  • eISSN
    2288-7318
  • 수록기간
    2013~2025
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 600 DDC 700

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