Introduction to Artificial Intelligence Course Project인공지능 개론 수업 프로젝트
Speed Estimation from Road Scene Sequences 도로 주행 영상 시퀀스 기반 속도 추정
This project focuses on estimating vehicle speed from sequential road scene images using a combination of 3D-CNN and LSTM architectures. The model processes 6-frame sequences to predict speed with high accuracy, incorporating various optimization techniques including dropout, learning rate schedulers, and test-time normalization.
3D-CNN과 LSTM 아키텍처를 결합해 연속된 도로 장면 이미지에서 차량 속도를 추정하는 프로젝트입니다. 모델은 6프레임 시퀀스를 처리해 높은 정확도로 속도를 예측하며, 드롭아웃, 학습률 스케줄러, 테스트 타임 정규화 등 다양한 최적화 기법을 적용했습니다.
Model Architecture모델 아키텍처
- 3D-CNN: Spatial-temporal feature extraction from 6-frame sequences
- LSTM: Temporal sequence modeling
- Input: 6 consecutive road scene frames
- Output: Speed estimation (regression)
- 3D-CNN: 6프레임 시퀀스에서 시공간 특징 추출
- LSTM: 시간적 시퀀스 모델링
- 입력: 연속된 도로 장면 6프레임
- 출력: 속도 추정 (회귀)
Optimization Techniques최적화 기법
- Dropout regularization
- Learning rate scheduling
- Test-time normalization
- Data augmentation
- 드롭아웃 정규화
- 학습률 스케줄링
- 테스트 타임 정규화
- 데이터 증강
Performance성능
MAE
1.82
Mean Absolute Error평균 절대 오차
- Effective spatiotemporal feature learning
- Robust performance across different road conditions
- 효과적인 시공간 특징 학습
- 다양한 도로 환경에서 안정적인 성능