MFNet: 다중 스펙트럼 환경에서 자율주행차를 위한 실시간 세분화를 위한 접근

본 연구는 자율주행 차량을 위한 도로 환경 이미지의 의미 분할(semantic segmentation)을 다루며, 본 논문에서 동시에 소개되는 새로운 RGB-열화상(RGB-Thermal) 데이터셋을 기반으로 한다. 자율주행 차량에 대한 관심이 증가함에 따라 의미 분할 기술이 자율주행 시스템에 적응되고 있는 추세이다. 그러나 최근의 의미 분할 관련 연구는 주로 야간이나 악천후 조건에서 촬영된 RGB 이미지에 기반하고 있으며, 대부분의 방법들은 성능 향상에만 초점을 맞추고 시간 소모 문제는 간과하고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 우리는 실시간 동작 환경에서도 분할 정확도를 유지할 수 있는 다중 스펙트럼 이미지 분할을 위한 새로운 합성곱 신경망 아키텍처를 제안한다. 이를 평가하기 위해 열화상 이미지와 RGB 이미지를 결합한 RGB-열화상 데이터셋을 구축하여 실험을 수행하였으며, 열화상 적외선 정보를 추가함으로써 의미 분할 정확도가 상당히 향상됨을 입증하였다.