자율주행 (Autonomous driving) 관련 논문 정리 확인해볼까요

최근 한달은 과제를 끝내고, #PyTorch 공부 및 Autonomousdriving측의 Objectdetection관련 논문 및 최근의 논문을 읽으면서 보냈다. (사실은 영어 공부를 제1많이 한 듯.. TT 근데 실력이 항상 그랬던 것 같진 않아.. 간단히 정리!

>

Optical flow의 기본 개념을 이해하고 있으면 바로 이해할 수 있는 논문 같다. 최초. 어떤 task를 수행하는 네트워크 전체를 task 실행 부분/Feature 추출 부분에 사물을 소견합니다.2. 보통 Feature추출 부분이 복잡하지만(ResNet, VGG등)이 부분에 대한 복잡한 계산을 Key frame에 대해서만 진행합니다.3. 저 멀리 frame에서 feature계산은 Key frame feature+Simple feature flow network(Key frame과 Current frame을 input로서 feature flow를 계산하는 네트워크)를 통해서 계산할게요.Key frame을 제외한 the other frames에서 큰 속도 gain을 얻을 수 있다는 것이 논문의 주요 내용!

그 뒤 논문이 Monocularimage에 대해서 unsupervised learning을 한 뒤 depth를 예측하려는 시도를 하고 오히려 state of the art techniques를 압도하는 결과를 얻기도 했다.-Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency(CVPR 20하나 7)-Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video(CVPR 20하나 7)

>

-Hintlearning(Teacher-Student model) 및 Knowledge distillation 활용한 more simple network training w/Faster-RCN-Accuracy drop이 심했다.

¤Reinforcement Learning을 통해 Arbiter가 피처맵을 받아 Pruning 하는 필터 determine 하도록 학습

>

사실 내가 설명할 여지는 그리 많지 않은 논문이었다.20편의 논문을 대충이라도 읽은 것인데 그 중 재미도 있고 인상 깊었던 연구는 위와 마찬가지였다.