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In an autonomous driving system, building a rigorous object detection model unaffected by conditions, such as weather or time-of-day, is essential for safety. However, as deep learning models are often limited in generalizability, training over the entire data collection can be suboptimal, e.g., daytime training instances hinder the training for nighttime prediction. We call this the curse of multitasking (CoM), which was first observed in multilingual training, where training a multilingual model can be suboptimal, compared to multiple monolingual models. Our contribution is observing CoM in autonomous driving, overcoming the problem by building multiple mono-task models, or specialized experts for each task, then switching models according to the input condition, enhancing the overall effectiveness of the detection model. We show the effectiveness of using the proposed strategy in both YOLOv3 and RetinaNet models on BDD dataset.
#Deep neural network #Object-detection #Autonomous driving #Software engineering

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORK
III. METHODOLOGY
IV. EMPIRICAL STUDY
V. CONCLUSION AND FUTURE DIRECTIONS
REFERENCES

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
L. Jiao, F. Zhang, F. Liu, S. Yang, L. Li, Z. Feng, and R. Qu, “A survey of deep learning-based object detection,” IEEE Access, vol. 7, pp. 128837-128868, 2019. google schola S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 28, pp. 91-99, 2015. google schola J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You only look once: unified, real-time object detection,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas, NV, 2016, pp. 779-788. google schola T. Y. Lin, P. Goyal, R. Girshick, K. He, and P. Dollar, “Focal loss for dense object detection,” in Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, Venice, Italy, 2017, pp. 2999-3007. google schola W. Liu, D. Anguelov, D. Erhan, C. Szegedy, S. Reed, C. Y. Fu, and A. C. Berg, “SSD: single shot multibox detector,” in Computer Vision – ECCV 2016. Cham, Switzerland: Springer, 2016, pp. 21-37. google schola

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