DaDe: 지연 적응형 감지기 for 스트리밍 인지

자율주행에서 낮은 지연 시간으로 주변 환경을 인식하는 것은 매우 중요하다. 실시간 환경에서는 처리가 완료된 후에도 주변 환경이 변화하기 때문에, 기존의 탐지 모델은 처리 후 발생하는 환경 변화를 처리할 수 없다. 이를 해결하기 위해 스트리밍 인식(Streaming Perception)이 제안되었으며, 이는 실시간 영상 인식의 지연 시간과 정확도를 평가하는 데 유용하다. 그러나 제한된 하드웨어 자원, 고온 환경 등 실제 적용 시 다양한 문제들이 발생한다. 본 연구에서는 처리 지연을 실시간으로 반영하고 가장 합리적인 결과를 도출할 수 있는 모델을 개발하였다. 제안된 특징 큐(Feature Queue)와 특징 선택 모듈(Feature Select Module)을 도입함으로써, 추가적인 계산 비용 없이 특정 시간 단계를 예측할 수 있는 능력을 갖추게 되었다. 제안한 방법은 Argoverse-HD 데이터셋을 기반으로 검증되었으며, 지연이 발생하는 다양한 환경에서 기존 최상위 수준의 방법(2022년 12월 기준)보다 뛰어난 성능을 보였다. 코드는 다음 주소에서 확인할 수 있다: https://github.com/danjos95/DADE