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Poster Session 차세대컴퓨팅 전 분야
어두운 환경이 Object Detection에 미치는 영향
Impact of dark environments on Object Detection
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2024 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2024.04)바로가기
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- 페이지
- pp.221-224
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A468767
원문정보
초록
- 한국어
- Object Detection을 이용해 물체를 탐지하는 자율 주행 자동차는 탐지 환경에 따라 객체의 인식률이 달라질 수 있다. 현재 야간 환경에서의 Object Detection 성능은 주간 환경에서의 Object Detection 성능보다 더 낮은 수준이다. 이는 모델의 객체 탐지 정확도에 악영향을 미쳐 안전성 문제를 야기할 수 있기 때문에 자율 주행 자동차가 사용화 되는데 어려움을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 KITTI 데이터셋을 이용하여 주간 및 야간 환경에 대한 Object Detection의 성능에 대해 실험 및 비교 분석한다. Data Augmentation을 통해 어두운 환경과 밝은 환경에서의 Detection 성능 비교 후 어두운 환경에서의 성능 하락에 대한 문제점을 제시하여, 야간 환경에서의 Object Detection 성능 개선의 필요성을 강조한다. 더 나아가 자율 주행 자동차의 안전성 확보 및 상용화를 위해 다양한 환경에 적용할 수 있는 Object Detection 연구의 필요성에 대해서도 강조한다. 실험 결과, 야간 환경의 Object Detection 성능이 주간 환경의 Object Detection 성능보다 감소한 것을 알 수 있다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련연구
2.1. Faster R-CNN
2.2. DETR
3. 실험방법
3.1. KITTI 데이터셋
3.2. 실험환경
4. 실험결과
5. 결론
참고문헌
저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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