Feature Analysis of Neural Network for Robust Object Detection

강인한 물체 검출을 위한 뉴럴 네트워크의 특징 분석

왜곡된 영상에 강인한 물체 검출은 자율 주행과 같은 안전에 치명적인 실생활 응용 분야에서 핵심 문제로 다뤄지고 있다. 이러한 이유로, 영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 강인한 물체 검출에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서 우리는 왜곡된 영상이나 이미지에서도 일정한 성능의 물체 검출을 위한 연구 [4]를 benchmark 하여 다양한 방법으로 변형된 데이터셋을 통해 학습한 모델을 성능과 feature map 측면에서 분석해 봄으로써, 향후 강인한 물체 검출에 있어 효과적인 성능 향상을 위한 intuition 을 제공하고자 한다.