프로젝트 소개
본 과제는 자율주행 영상에서 환경이 바뀌어도 물체를 정확히 검출하고 세그멘테이션할 수 있도록 복수 지식 전이 모델을 학습하는 연구임. 다양한 시간대와 야외 환경 변화에 대응하는 실시간 적응성 확보가 핵심 과제임.
연구 목표는 비지도 기반 복수 도메인 적응, 온라인 학습 기반 복수 지식 증류, 레이블 불완전성 해결용 딥러닝 모델 개발에 있음. 핵심 내용은 강인한 데이터 증강, 메타학습기반 적응, 신뢰도 기반 레이블 필터링, 경량화 지식 증류, 복수 지식 전이 검출기와 실시간 자율주행 세그멘테이션 기술 개발임. 기대 효과는 자율주행 안정화, 엣지디바이스 지능화, CCTV·사물 인터넷 확장, 산업 현장 인력 양성에 있음.