The recent research by deep learning has shown many breakthroughs with high performance that were not achieved with traditional machine learning algorithms. Particularly in the field of object detection, commercial products with high accuracy in the real environment are applied through the deep learning methods. However, the object detection method using the convolutional neural network (CNN) has a disadvantage that a large number of feature maps should be generated in order to be robust against scale change and occlusion of the object. Also, simply raising the number of feature maps does not improve performance. In this paper, we propose to integrate additional prediction layers into conventional Yolo-v3 using spatial pyramid pooling to complement the detection accuracy of the vehicle for large scale changes or being occluded by other objects. Our proposed detector achieves 85.29% mAP, which outperformed than those of the DPM, ACF, R-CNN, CompACT, NANO, EB, GP-FRCNN, SA-FRCNN, Faster-R CNN2, HAVD, and SSD-VDIG on the UA-DETRAC benchmark data-set consisting of challenging real-world-Traffic videos.
KSP 제안 키워드
Benchmark data, Commercial products, Convolution neural network(CNN), Data sets, Detection Method, Detection accuracy, Feature Map, High accuracy, High performance, Learning methods, Machine Learning Algorithms
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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