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PapaerPointPillars Introduction 자율주행차는 차량, 보행자, Cyclist와 같은 동적 객체를 검출해야한다.  LiDAR 3D PointCloud Data(PCD)를 기반으로 한 Object Detection Task는 Bottom-up Pipeline을 통해 연구되어왔다. 즉, Hand-crafted Feature를 기반으로 지면 제거 후 객체에 대한 Clustering, Classification이 진행된다. 단순히 Hand-crafted Feature만으론 한계가 있기 때문에 Computer Vision 분야의 Deep Learning Methods가 도입되면서 PCD에 적용하려고 했지만, Sparse하고 3D 구조인 PCD의 특성 상 2D Image에 적용되는 Convol..

Research Paper SSD Abstract 본 논문에서는 A Single Deep Neural Network인 Single Shot MultiBox Detector(SSD)를 제안한다. SSD는 서로다른 해상도를 가지는 Feature Maps에 대하여 서로다른 크기와 비율을 가진 Default Boxes로 객체를 예측 한다. SSD는 One-Stage Detector로써 빠른 속도를 가짐과 동시에 높은 mAP를 달성하였다. 특히 다양한 해상도를 가지는 Feature Maps에 대하여 예측함으로써 작은 크기의 객체에 대한 정확도를 향상시킨다.  Introduction Two-stage Detector는 추가적인 Region Proposal 생성 단계가 요구되기 때문에 정확하지만, 실시간 검출을 하기..

Research PaperYOLO AbstractYOLO는 Object Detection Task의 새로운 접근 방식이다. Object Detection Task를 하나의 Regression Problem으로 정의하며, 하나의 Network로 구현되어 End-to-End 최적화가 가능하다. One-stage Detector인 YOLO는 45fps의 실시간성을 보인다. YOLO는 더 많은 Loclization Error를 보이지만, 배경에 대한 FP를 줄이며, 객체에 대한 일반적인 특징을 잘 학습한다. Introduction Object Detection Task에서 좋은 성능을 보이는 Model은 Classifier를 Detection으로 변형한 구조를 가진다. 특히, R-CNN의 경우 Region Pr..