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초록·키워드
자율주행을 위해 실제 세계에서 수집한 데이터는 객체들 사이의 이미지 개수가 불균형한 분포를 띈다. 이를 기반으로 인공지능 모델을 학습시키면 특수 상황에 대한 객체 탐지 성능이 저하되고 모델의 정확도가 일반적인 상황으로 편향되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 손실 함수 재조정 기법을 적용한 모델의 객체 탐지 성능을 분석하였다. 특수 상황 이미지 데이터를 추가한 데이터셋을 활용하여 transformer 기반 객체 인식 모델인 RT-DETR 모델을 학습시킨 결과, 특수 상황 클래스에 대한 mAP가 20.4% 향상됨을 확인하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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