이미지 가장자리 왜곡에 특화된 도로 객체 탐지
어안 이미지 가장자리의 작은 객체와 왜곡된 비목표 객체 문제를 SAHI·가짜 레이블 학습으로 보완했습니다. 증강·평활화·WBF 결합으로 F1 0.6196을 달성했지만 추론 비용이 큰 한계도 분석했습니다.
#객체 탐지#어안 카메라#SAHI
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어안 이미지 가장자리의 작은 객체와 왜곡된 비목표 객체 문제를 SAHI·가짜 레이블 학습으로 보완했습니다. 증강·평활화·WBF 결합으로 F1 0.6196을 달성했지만 추론 비용이 큰 한계도 분석했습니다.

ICML 2020 논문으로 범주형 확률에 베이지안 관점을 적용한 분류 학습 방법을 소개했습니다. 오버 컨피던스를 줄이고 예측 불확실성을 더 잘 표현하며 분류 성능도 향상시켰습니다.