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[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

Object Detection 네트웍 개요 및 FPS/Resolution/성능 상관관계

자율주행 자동차

해결된 질문

264

생인

작성한 질문수 3

0

이제 막 섹션2 강의를 다 들었습니다.

성능과 속도는 둘다 잡을 수 없다고 하셨는데..

자율주행 자동차에서는 어떤걸 포기하나요??

성능 속도 python 딥러닝 컴퓨터-비전 머신러닝 배워볼래요? tensorflow keras

답변 1

1

권 철민

안녕하십니까, 

예상하셨겠지만, 성능과 속도 둘다 포기 할 수 없습니다.  그래서 자율주행의 object detection이 진정한 stage of art라고 생각합니다. 

제가 성능도 1등, 속도도 1등일 수는 없다고 말씀드렸지만, 실시간 속도가 뛰어나지만 성능이 1등과 비교해서 정말 근소하게만 떨어지는 알고리즘들이 요새 출시되고 있습니다. 만약 캐글과 같은 competition 이라면 조금의 성능 차이라도 큰 등수로 이어지게 될 수 있으므로 어떻게든 이미지의 Resolution을 높인다든가 등의 방식으로 속도는 저하되더라도 성능을 조금이라도 끌어 올리겠지만, 자율주행에서는 이렇게 무리하게 끌어올리는 방식은 큰 의미가 없습니다. 

하지만 자율주행에서 검출 속도의 최대 한계값, 가령 예를들어 10ms 라고 한다면 이 최대 속도 한계값을 기준으로 다양한 성능 향상 효과를 적용해서 성능을 향상 시킬 수 있을 것입니다.  제가 자율주행 전문가는 아니지만 아마도 detection 속도의 최대 가능한 시간을 설정하고 이 안에서 성능을 향상시키는 다양한 알고리즘이 조합이 되었을 것입니다. 

감사합니다. 

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