희소 입력 환경에서의 지식 증류를 활용한 카메라-라이다 센서 융합

황혜린; 조동현

doi:10.5909/JBE.2023.28.4.363

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자료유형: 학술저널

저자정보: 황혜린 (충남대학교) 조동현 (충남대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제28권 제4호

발행연도: 2023.7

수록면: 363 - 373 (11page)

DOI: 10.5909/JBE.2023.28.4.363

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최근 자율 주행 기술이 다양한 분야에 접목되면서 자율주행 차량에 관한 기술 발전이 많은 관심을 받고 있다. 자율 주행 차량의 객체 검출 기술은 자율주행 차량의 안전성과 성능 개선에 관한 기술로써 많은 연구가 이루어지고 있다. 주요 인식 센서인 카메라, 레이더, 라이다 중 카메라를 이용한 단일 센서 연구가 일반적이지만 카메라만 이용한 멀티 카메라 기술은 성능 개선에 한계점이 존재한다. 단일 센서의 한계점을 극복하기 위한 방법으로 멀티 모달 정보를 이용한 센서 융합 기술들이 연구되고 있지만, 입력 정보에 따른 성능차이가 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 희소 입력 정보가 들어와도 성능 개선이 가능한 센서 융합을 위한 지식 증류 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 교사 모델의 지식을 상대적으로 희소 입력으로 받는 학생 모델로 전달한다. 최종 실험 결과로 희소 입력 정보에도 강인하게 동작하는 카메라-라이다 센서 융합 기반 3D 객체 검출 성능을 검증한다.

#Sensor Fusion #Knowledge Distillation #Object Detection #Deep Learning

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A. H. Lang, S. Vora, H. Caesar, L. Zhou, J. Yang and O. Beijbom, "PointPillars: Fast Encoders for Object Detection From Point Clouds," IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Long Beach, CA, USA, pp. 12697-12705, 2019. doi:

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S. Vora, A. H. Lang, B. Helou and O. Beijbom, "PointPainting: Sequential Fusion for 3D Object Detection," IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Seattle, WA, USA, pp. 4604-4612, 2020. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR42600.

C. Wang, C. Ma, M. Zhu and X. Yang, "PointAugmenting: Cross-Modal Augmentation for 3D Object Detection," IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Nashville, TN, USA, pp. 11794-11803, 2021. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR464

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