자율주행 시뮬레이터를 이용한 차량 객체 Ground Truth 자동 생성

Q: 이 논문에서 정의한 자동생성 도구란 무엇인가?

자동생성 도구는 Carla 자율주행 시뮬레이터를 활용하여 무한한 이미지와 정확한 ground truth 정보를 자동으로 수집하는 시스템이다. 이는 Carla 서버에 클라이언트로 연결되어 카메라 이미지와 객체 바운딩 박스 정보를 얻으며, 특히 semantic segmentation 이미지를 활용하여 2D 바운딩 박스 정확도 문제를 해결한다. Darknet YOLO 프레임워크에 맞춰 객체 클래스와 바운딩 박스 정보를 주석으로 담는다.

Q: Carla 시뮬레이터에서 정확한 2D 바운딩 박스를 얻기 위한 해결책은 무엇인가?

연구 결과, Carla 시뮬레이터에서 제공하는 정보만으로는 정확한 2D 바운딩 박스를 구하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 semantic segmentation 이미지를 활용하여 이 문제를 해결하였다. 이를 통해 객체의 픽셀 단위 정보를 바탕으로 보다 정밀한 2D 바운딩 박스 정보를 추출하여 ground truth의 정확도를 높인다.

장재성; 김종찬

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 장재성 (국민대학교) 김종찬 (국민대학교)

저널정보: 한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2020년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회

발행연도: 2020.11

수록면: 680 - 680 (1page)

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자율주행을 위해 Deep Neural Networks (DNNs) 를 통한 이미지 데이터셋 트레이닝은 다량의 데이터 수집이 필수적이지만 비용과 시간이 많이 소요된다. 비용과 시간적인 측면에서 효율적인 해결책으로 3D 엔진 기반의 합성 데이터셋을 채택하여 연구 커뮤니티와 업계에서 관심을 갖고 활발하게 연구하고 있다. 많은 연구가 진행되었지만, 이미 만들어진 유한한 데이터셋을 공개한 결과가 대부분이고 ground truth 정보가 포함된 이미지를 무한정 자동 생성하는 도구는 존재하지 않는다. 본 논문은 자율주행을 위한 데이터셋의 한 계를 극복하기 위해 Carla 자율주행 시뮬레이터를 이용하여 무한한 이미지를 수집할 수 있는 데이터셋 자동 생성 도구를 개발하였다. 우리의 자동생성 도구는 Carla 서버에 연결된 클라이언트의 역할을 하여 쉽게 ... 전체 초록 보기

#Carla Simulator(자율주행 시뮬레이터) #Deep Learning(딥러닝) #Object Detection(객체 인식) #Autonomous Driving(자율주행)

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