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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,549 - 1,552 (4page)
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Deep learning-based autonomous driving requires work to solve a variety of problems. To solve various problems, a method of integrating deep learning-based models into one system and running them in parallel and sequentially is commonly used. However, as each model is run in parallel, a time delay occurs between each model, making synchronization difficult. It also increases hardware resources and power consumption. To solve this problem, this paper learns two tasks, object detection and semantic segmentation, through multi-task learning. The total number of learning-parameters, GMAC, and inference time were reduced when learning with the multi-task-based deep learning model proposed in the paper compared to learning each task independently. We also confirmed that it shows higher performance in terms of accuracy.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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