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AbstractReal 시간 도로 장면 이해는 CNN (Convolutional Neural Network)의 발전으로 인해 기존의 기능 중심 방식을 능가하는 결과를 달성하는 데 어려움을 겪고있는 컴퓨터 비전 작업입니다. 여기서는 도시의 도로 장면 이해를 위해 사전 훈련 된 기존 CNN 아키텍처를 사용하고 도로 장면을 분류하여 교육주기 내에서 네트워크 성능을 평가하는 방향으로 재교육합니다. 이전 학습의 패러다임에서 우리는 오프로드 훈련 데이터의 다양한 하위 집합에 대한 사전 교육의 다양한 수준을 교육하고 평가함으로써 CNN 분류에 미치는 영향을 분석합니다.

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