A Study on Object Detection using Anchor Box based on Statistical Approach for Autonomous Off-Road Driving
Kyungchul Wee · The Journal of Korean Institute of Information Technology · 2020
야지 자율 주행을 위해 주행요소에 대한 제어가 중요하므로 주변의 구조물 및 장애물 등 객체 검출은 필수적이다. 특히, 객체 검출에서 손실 함수 수렴과 정확성을 높이는 데 도움을 주는 앵커 박스(Anchor Box)는 매우 중요하다. 현재까지 연구된 앵커 박스는 종횡비를 일정 비율을 활용하거나 클러스터링 기법을 사용하여 생성하는데, 출현 빈도가 적은 비율을 갖는 객체에 대해 정확성이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 앵커 박스의 크기와 비율에 대한 설정을 Pascal VOC07 데이터 셋의 GT(Ground-Truth) 박스의 통계를 활용하여 선정하는 기법을 제안하였다. 본 논문에서 정의한 ImageNet 기반 데이터 셋을 활용한 실험결과를 통해 제안기법이 최신 알고리즘보다 객체 검출 성능이 우수함을 입증한다.