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[논문리뷰] 5% 아쉬운 무단횡단 감지 딥러닝. YOLOv4+DeepSORT를 중심으로

필자는... 21살 수원역 어지러운 횡단보도 사이에서 무의식적으로 무단횡단을 시도하다 옆에 뻔히 서 있는 경찰에게 적발되어 범칙금 5만 원을 문 아픈 추억이 있다. 당시 범칙금을 내 마음 상태는 '앞으로 조심해야겠다가 아닌' 이 상태였는데, 성숙해진 필자는 현재 정말 한적한 밤 11시 부근에서 안전을 확인하고 종종 건너는 편을 제외하곤 왠만해서는 잘 지킨다. 2학기를 함께 하고 있는 학회 활동에서 교통 상황에서의 딥러닝 기법 적용을 구상 중이고, '무단횡단을 감지하는 모델을 만들어보면 어떨까?' 하는 기막힌 아이디어. 그래서 오늘은 일단 과거 조상들이 어떤 연구를 진행했는지 알아보기 위해 'Jaywalking Detection Deep Learning'이라 검색하면 상단에 나오는 논문 'Real-Time..

딥러닝 2024.09.10

[논문 리뷰] 보행자 감지 최강자(라 주장하는) 모델 : Localized Semantic Feature Mixers for Efficient Pedestrian Detection in Autonomous Driving

자율주행에서 논의가 많이 되는 보행자 탐지. 최신 연구를 찾다 LSFM 기법을 알게 됐고 어떤 모델이 사용되었는지를 중심으로 살펴보자. 전반적으로 요약하면, (요약만 보고 뭔 내용인지 이해했다면 밑에 내용은 읽을 필요 없고, 만약 이해가 안 됐다면 스크롤을 내리길 바란다.) 1. 현재 자율주행 시스템에서보행자 감지기는 추론 시간이 길고,작은 보행자나 가려진 보행자에 대한 성능이 저조한 두 가지 문제 존재 2. LSFM(Localized Semantic Feature Mixers)은 새로운 앵커 프리 보행자 감지 아키텍처.계산 비용이 많이 드는 특징 피라미드 네트워크(FPN) 대신 Super Pixel Pyramid Pooling 모듈을 사용MLPMixer 기반의 Dense Focal Detection N..

딥러닝 2024.09.04