자율 주행을 위한 스케일 등변 객체 인식 기술 개발 (2024.03.26)

자율 주행을 위한 스케일 등변 객체 인식 기술 개발

기계공학과 최종은 교수 연구팀(공동1저자 조택형, 남형우)은 자율 주행에서 주변 물체를 정확하게 인식하기 위해 사용되는 객체인식 기술을 향상시키기 위해 scale-equivariant CNN 모델을 이용한 객체 탐지 모델을 개발하였다. 기존 CNN 모델이 이미지의 rotation, reflection, scale transformation 등에 취약하다는 점을 보완하기 위해 scale-equivareiant 특징 추출 backbone network를 개발하였고, 이를 KITTI 데이터셋에 검증한 결과 모델의 물체 탐지 성능이 타 기법보다 우수함을 보였다. 해당 연구 결과는 2024년 3월 국제 저명 학술지인 'IEEE Transactions on Intelligent Vehicles' (Impact Factor: 14.0, 상위 1.3%)에 게재되었다.

관련 논문 링크: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10480255