Lightweight Object(경량 개체)란 무엇입니까?
Lightweight Object 경량 개체 - , lower pneumatic pressure (50 kPa) for lightweight objects which do not require high grasping strength. [1] Finally, it is shown that lightweight objects can be precisely handled using three-fingered gripper having claw type configuration. [2] Moreover, a customized 3-finger gripper makes the gripping mode suitable for any lightweight object. [3] In this paper, we combine both face and person detection in one framework with the goal of reaching a detection performance that is competitive to the state of the art of lightweight object-specific networks while maintaining real-time processing speed for both detection tasks together. [4] ADL difficulties were assessed individually, such as activities related to bending (getting in or out the car, picking up a lightweight object, putting on socks or stockings, and lifting a 5 kg object from the floor), spine extension (reaching an object above your head), standing endurance (standing on your feet for 2 h), and walking (walking 100 m on a level surface, climbing 10 steps without stopping, and walking down 10 steps). [5], 높은 파지 강도가 필요하지 않은 경량 물체의 경우 낮은 공압(50kPa). [1] 마지막으로 클로형 구성의 세 손가락 그리퍼를 사용하여 가벼운 물체를 정밀하게 다룰 수 있음을 보여주었다. [2] 또한 맞춤형 3-핑거 그리퍼는 그리핑 모드를 가벼운 물체에 적합하게 만듭니다. [3] 이 논문에서 우리는 두 가지 탐지 작업에 대한 실시간 처리 속도를 유지하면서 최신 경량 객체별 네트워크에 경쟁적인 탐지 성능에 도달하는 것을 목표로 하나의 프레임워크에서 얼굴과 사람 탐지를 결합합니다. [4] ADL 어려움은 굽힘(차에 오르거나 내리기, 가벼운 물건 들기, 양말이나 스타킹 신기, 바닥에서 5kg 물건 들기), 척추 신전(위의 물건에 닿기)과 관련된 활동과 같은 개별적으로 평가되었습니다. 머리), 기립 지구력(두 발로 2시간 서 있기), 걷기(평평한 곳에서 100m 걷기, 멈추지 않고 10보 오르기, 10보 내리기). [5]
Art Lightweight Object
Compared with the state-of-the-art lightweight object detection model, MNet V2 + SSDLite, the accuracy of our model increases by 3. [1] 5 higher than Pelee, which achieves the state-of-the-art lightweight object detection. [2]최신 경량 물체 감지 모델인 MNet V2 + SSDLite와 비교하여 우리 모델의 정확도가 3 증가합니다. [1] 최첨단 경량 물체 감지를 달성하는 Pelee보다 5 더 높습니다. [2]
lightweight object detection 경량 물체 감지
A lightweight object detection model its backbone based on ShuffleNetV2 network structure named L-Net is presented in this paper. [1] Additionally, lightweight object detection and tracking algorithm is proposed in this work to process a large amount of information provided by the LIDAR, allowing to reach real-time specifications. [2] This paper puts forward a lightweight object detection framework. [3] Current lightweight object detection model is either migrated from lightweight classification models, or pruned directly from complex object detection models. [4] The efficientDet is a lightweight object detection model with high performance. [5] Compared with the state-of-the-art lightweight object detection model, MNet V2 + SSDLite, the accuracy of our model increases by 3. [6] Meanwhile, the SAS-YOLOv3-tiny algorithm shows advantages in accuracy compared with lightweight object detection algorithms, and its speed is faster than the heavyweight model. [7] Edge nodes associated with the primary attribute adopt a lightweight object detection model to initially detect the potential occurrence of this anomaly. [8] To evaluate the proposed method, we provide objective criteria to assess the effectiveness of the lightweight object detection model and the learning resources retrieval approach. [9] First, a lightweight object detection network is designed, which can quickly identify the opening and closing states of the driver’s eyes and mouth in the time series video. [10] The pixel-wise semantic segmentation net is replaced with a lightweight object detection net combined with three-dimensional segmentation based on motion clustering. [11] Finally, we assemble ARFF and EU modules on top of YOLO v3 to build a real-time, high-precision and lightweight object detection system referred to as the ARFF-EU network. [12] By introducing some advanced network structures, such as attention mechanism, residuals, depthwise (DW) convolution, pointwise (PW) convolution, spatial pyramid pooling (SPP), and feature pyramid networks (FPN), a lightweight object detection network with a fast response is designed. [13] To address the problem, inspired by the cognitive consistency, we propose a novel Particle Swarm Loss for lightweight object detection. [14] 5 higher than Pelee, which achieves the state-of-the-art lightweight object detection. [15] We propose a lightweight object detection network for embedded devices, which we call ShuffleSSD. [16] However, the unique characteristics of the QR code and the application scenario bring technical challenges: First, off-the-shelf lightweight object detection mechanisms are unable to distinguish those densely arranged codes that are highly similar to each other; second, the focus area of the camera is limited, which blurs or distorts parts of the image. [17] Second, we present a lightweight object detection and tracking system (aUToTrack) that uses vision, LIDAR, and GPS/IMU positioning to achieve state-of-the-art performance on the KITTI Object Tracking benchmark. [18]L-Net이라는 ShuffleNetV2 네트워크 구조를 기반으로 하는 경량 객체 감지 모델이 이 백서에서 제시됩니다. [1] 또한 LIDAR에서 제공하는 대량의 정보를 처리하여 실시간 사양에 도달할 수 있도록 경량 물체 감지 및 추적 알고리즘을 제안합니다. [2] 이 백서는 경량 객체 감지 프레임워크를 제시합니다. [3] 현재 경량 객체 감지 모델은 경량 분류 모델에서 마이그레이션되거나 복잡한 객체 감지 모델에서 직접 제거됩니다. [4] 효율적인Det은 고성능의 경량 객체 감지 모델입니다. [5] 최신 경량 물체 감지 모델인 MNet V2 + SSDLite와 비교하여 우리 모델의 정확도가 3 증가합니다. [6] 한편, SAS-YOLOv3-tiny 알고리즘은 경량 객체 탐지 알고리즘에 비해 정확도 면에서 장점을 보여주며, 그 속도는 Heavyweight 모델보다 빠르다. [7] 기본 속성과 연결된 에지 노드는 이 이상 현상의 잠재적 발생을 초기에 감지하기 위해 경량 객체 감지 모델을 채택합니다. [8] 제안된 방법을 평가하기 위해 경량 객체 탐지 모델과 학습 자원 검색 접근 방식의 효율성을 평가하기 위한 객관적인 기준을 제공합니다. [9] 먼저 시계열 비디오에서 운전자의 눈과 입의 개폐 상태를 빠르게 식별할 수 있는 경량 물체 감지 네트워크를 설계했습니다. [10] 픽셀 단위 시맨틱 분할 네트워크는 모션 클러스터링 기반의 3차원 분할과 결합된 경량 객체 감지 네트워크로 대체됩니다. [11] 마지막으로 YOLO v3 위에 ARFF 및 EU 모듈을 조합하여 ARFF-EU 네트워크라고 하는 실시간 고정밀 경량 물체 감지 시스템을 구축합니다. [12] 주의 메커니즘, 잔차, 깊이별(DW) 컨볼루션, 포인트별(PW) 컨볼루션, 공간 피라미드 풀링(SPP) 및 특징 피라미드 네트워크(FPN)와 같은 일부 고급 네트워크 구조를 도입하여 빠른 응답을 제공하는 경량 객체 감지 네트워크 설계되었습니다. [13] 인지 일관성에서 영감을 받아 문제를 해결하기 위해 경량 물체 감지를 위한 새로운 입자 군집 손실을 제안합니다. [14] 최첨단 경량 물체 감지를 달성하는 Pelee보다 5 더 높습니다. [15] 우리는 ShuffleSSD라고 부르는 임베디드 장치를 위한 경량 객체 감지 네트워크를 제안합니다. [16] 그러나 QR 코드의 고유한 특성과 응용 시나리오는 기술적인 문제를 안고 있습니다. 첫째, 기성 경량 물체 감지 메커니즘은 서로 매우 유사한 조밀하게 배열된 코드를 구별할 수 없습니다. 둘째, 카메라의 초점 영역이 제한되어 이미지의 일부가 흐릿하거나 왜곡됩니다. [17] 둘째, KITTI Object Tracking 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성하기 위해 비전, LIDAR 및 GPS/IMU 포지셔닝을 사용하는 경량 물체 감지 및 추적 시스템(aUToTrack)을 제시합니다. [18]
lightweight object detector 경량 물체 감지기
However, it is widely recognized that although the lightweight object detectors have a high detection speed, the detection accuracy is relatively low. [1] Living lightweight object detectors directly use lightweight neural network architectures such as MobileNet or ShuffleNet pre-trained on large-scale classification datasets, which results in poor network structure flexibility and is not suitable for some specific scenarios. [2] Subsequently, a real-time lightweight object detector (RLOD) for the mobile embedded platform is proposed. [3]그러나 경량 물체 검출기는 검출 속도는 높지만 검출 정확도는 상대적으로 낮다는 것이 널리 알려져 있다. [1] 살아있는 경량 객체 감지기는 대규모 분류 데이터 세트에 대해 사전 훈련된 MobileNet 또는 ShuffleNet과 같은 경량 신경망 아키텍처를 직접 사용하므로 네트워크 구조 유연성이 떨어지고 일부 특정 시나리오에는 적합하지 않습니다. [2] 이어서 모바일 임베디드 플랫폼을 위한 실시간 RLOD(Lightweight Object Detector)를 제안한다. [3]