동일 객체의 Occlusion 상황에서의 딥러닝 기반 자율주행 객체 검출에 대한 연구

초록

본 논문에서는 Occlusion 상황에서 Instance Segmentation 에 따른 딥러닝 네트워크 모델의 성능을 분석한다. 우선 실험 에 사용할 딥러닝 네트워크 모델에서 Segmentation Mask를 제외한 구조적 변형을 소개하고, 객체 검출 성능 분석을 위해 가정한 Occlusion 상황을 설명한다. 이후 Instance Segmentation의 필요성과 선정한 딥러닝 네트워크 모델을 간 략하게 설명하고, 마지막으로 Instance Segmentation에 따른 Occlusion 상황에서의 객체 검출 성능 차이를 분석한다.