The lightweight deep learning detection method does not properly distinguish partial objects that are named differently depending on their location but has the same shape and appearance like a tire. To solve the problem, this paper introduces a method to relabel the detection result of vehicle parts. We define vehicles parts with super-class and sub-class according to the shape and location, and then detect super-classes. For relabeling super-class to sub-class, we classify vehicle viewing direction, and generate a set of sub-class combinations from super-classes. The spatial distributions among the detected partial objects are analyzed using the likelihood. Then, the labels of the detected parts are determined. We tested our method with self-collected and open dataset, and achieved a mAP value of 87.7%, which is about 11 % better than tiny YOLO v4.
KSP 제안 키워드
Detection Method, Part detection, Spatial distribution, deep learning(DL), open datasets, vehicle part
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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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