트랜스포머를 활용한 차선 인식에서의 전역 및 지역 정보 통합 연구

Q: 이 논문에서 정의한 차선 인식 모델이란 무엇인가?

차선 인식 모델은 도로 이미지에서 차선의 위치를 정확하게 분할하는 과업을 수행하는 모델이다. 기존 합성곱 신경망의 지역 정보 추출 한계와 트랜스포머 기반 모델의 전역 정보 추출 능력 부족을 보완하여 차선의 수직 및 수평 특성을 효과적으로 모델링한다.

Q: 트랜스포머 기반 차선 인식 모델의 성능을 향상시키는 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, 차선의 지역적 특성을 강화하는 수직 및 수평 어텐션 연산과 이미지의 전역적 정보를 통합하는 전역 토큰의 활용이 트랜스포머 기반 차선 인식 모델의 성능을 효과적으로 향상시킨다. 이는 차선 폐색 문제 해결 및 정밀한 위치 예측에 기여한다.

이현종; 이재구

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이현종 (국민대학교) 이재구 (국민대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 인공지능 학술대회 논문집 한국통신학회 2023 한국 인공지능 학술대회 논문집

발행연도: 2023.9

수록면: 327 - 329 (3page)

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차선 인식은 도로 이미지에서 차선의 위치를 정확하게 분할하는 과업이다. 차선은 도로 이미지에서 길고 얇게 분포되어 있으며 수직 및 수평 관점에서 각각 다른 특성을 보인다. 하지만 이러한 특성을 효과적으로 모델링하는 연구가 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 차선 ... 전체 초록 보기

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