본 연구는 실제 환경에서 발생하는 다양한 악천후 조건에 대응하기 위한 지속적 학습 기반의 통합 네트워크 구조를 제안한다.
실제 환경에서는 다양한 악천후 조건이 지속적으로 발생하므로, 이에 대응하기 위해서는 점진적으로 데이터를 수집하고 학습해나가는 지속적 학습 기술이 필요하다.
기존 악천후 제거 기술들은 특정 악천후 조건에 특화되어 있어, 실제 환경에 적용하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 통합 네트워크 구조를 제안하였다.
제안 방법은 지속적 학습 과정에서 발생하는 지식 망각 문제를 해결하기 위해, 지식 재현 기술을 활용한다. 이를 통해 이전 악천후 조건에 대한 지식을 효과적으로 유지할 수 있다.
실험 결과, 제안 방법은 기존 방법 대비 우수한 성능을 보였으며, 다양한 악천후 조건에 대해 안정적인 성능을 유지할 수 있음을 확인하였다.
Başka Bir Dile
kaynak içeriğinden
arxiv.org
Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi
by De Cheng,Yan... : arxiv.org 03-13-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.07292.pdfDaha Derin Sorular