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Abstract인공 신경망(ANN)을 사용해 횡단 중인 보행자의 움직임을 예측하는 방법을 제시 성별, 걷기/뛰기 여부, 휴대폰 사용 등 다양한 조건을 입력 데이터로 사용 2504개의 실제 사례를 바탕으로 여러 신경망 구조를 실험했고, 가장 성능이 좋은 구조는 9 input nodes, 10 hidden nodes, 1 output node 연구 결과, 남성 보행자가 여성보다 빠르게 이동하고, 횡단로 마지막 차선 쪽에 사람들이 더 밀집된다는 것을 발견 횡단 방향에 따라 보행자들이 육교와의 거리를 다르게 유지하는 경향 자율주행차와 운전자 보조 시스템이 보행자, 특히 무단횡단자를 더 잘 인식하고 피할 수 있도록 한다.더보기- ANN?인공 신경망은 사람이 뇌 속 뉴런의 작용을 본 떠 패턴을 구성한 컴퓨팅 시스..

- 자율주행 시스템에서 보행자 탐지의 효율성과 정확성을 향상시키기 위한 연구 1. Abstract 문제점: 현존하는 최첨단 보행자 감지 시스템은 느린 추론 시간과 작은 크기 또는 가려진 보행자에 대한 낮은 성능을 보임.제안: LSFM (Localized Semantic Feature Mixers)이라는 새로운 앵커 프리 보행자 감지 아키텍처 제안.기술적 개선:Super Pixel Pyramid Pooling Module: 계산량이 많은 Feature Pyramid Networks(FPN)를 대체하여 효율성 향상.MLPMixer 기반 Dense Focal Detection Network: 가벼운 감지 헤드를 사용하여 계산량과 추론 시간을 감소.성능 향상:Mixup Augmentation: 특히 작은 크기 ..

https://arxiv.org/abs/1801.04381 MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear BottlenecksIn this paper we describe a new mobile architecture, MobileNetV2, that improves the state of the art performance of mobile models on multiple tasks and benchmarks as well as across a spectrum of different model sizes. We also describe efficient ways of apparxiv.org Google에서 발표한 MobileNet V2를 제안한 논문 : MobileNet..

Google Colab은 무료버전은 최대 12시간Pro버전은 최대 24시간(2024기준) 연결이 지속된다.이때 90분간 어떤 이벤트가 없을 경우 Runtime을 종료시킨다. 학습이 오래걸리는 AI model을 코랩에서 학습시키면 내내 코랩 창을 보고 있을 수도 없기에 ... 스택오버플로우에 어떤 사람이 최신 코드를 공유했다고 한다https://stackoverflow.com/questions/57113226/how-can-i-prevent-google-colab-from-disconnecting How can I prevent Google Colab from disconnecting?Is there a way to programmatically prevent Google Colab from disconn..

UNet이란?image segmentation은 이미지의 모든 픽셀이 어떤 카테고리에 속하는지 분류하는 것을 말한다.이미지 전체에 대해 단일 카테고리를 예측하는 image classification과는 달리, image segmentation은 픽셀 단위의 분류를 수행하므로 일반적으로 더 어려운 문제로 인식된다.일반적으로 LeNet, AlexNet, VGG, GoogleLeNet : Image ClassificationUnet 구조는 의료용 이미지에 주로 많이 사용된다.- U-Net은 'U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation' 이라는 논문에서 제안한 구조- 매우 적은 수의 학습 데이터로도 정확한 image segmentation ..