가이드된 주의 기반 특징 융합을 통한 다중 스펙트럼 보행자 탐지

다중스펙트럼 이미지 쌍은 보완적인 시각 정보를 제공하여 보행자 탐지 시스템의 강건성과 신뢰성을 높일 수 있다. RGB와 열화상 적외선(IR) 모달리티의 장점을 모두 활용하기 위해, 본 연구는 새로운 주의 기반의 다중스펙트럼 특징 융합 방법을 제안한다. 상호 및 내부 모달리티 주의 모듈의 안내 아래, 제안하는 딥러닝 아키텍처는 다중스펙트럼 특징을 동적으로 가중하고 융합하는 능력을 학습한다. 공개된 두 개의 다중스펙트럼 객체 탐지 데이터셋에서 수행한 실험 결과, 제안된 방법은 낮은 계산 비용으로도 탐지 정확도를 크게 향상시킴을 입증하였다.