Waymo Open Dataset 챌린지 2위 입상 솔루션 — 실시간 2D 객체 탐지

자율 주행 시스템에서 이미지로부터 차량, 보행자, 자전거 탑승자를 정확히 인식하는 것은 필수적이다. 예측 정확도 외에도 실시간 처리 요구사항은 합성곱 신경망 모델에 새로운 도전 과제를 제기한다. 본 보고서에서는 이미지에서 2차원 객체를 실시간으로 탐지하는 방법을 제안한다. 여러 인기 있는 단계별 객체 탐지기(One-stage object detectors)를 통합하고, 다양한 입력 전략을 가진 모델을 독립적으로 학습시켜, 특히 소형 객체에 대해 정확한 다중 스케일 탐지 성능을 향상시켰다. 모델의 가속화를 위해 TensorRT를 활용하여 탐지 파이프라인의 추론 시간을 최적화하였다. 웨이모 오픈 데이터셋 챌린지의 실시간 2차원 탐지 트랙에서, 제안하는 탐지 프레임워크는 L1 mAP 75.00%, L2 mAP 69.72%로 2위를 기록하였으며, Nvidia Tesla V100 GPU에서 프레임당 지연 시간(latency)은 45.8ms를 달성하였다.