Multispectral Object Detection

다중 스펙트럼 객체 검출은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 분야로, 가시광선 스펙트럼과 비가시 스펙트럼(예: 적외선) 데이터를 결합하여 실외 장면 분석의 정확성과 신뢰성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이 기술은 조명 부족이나 악천후와 같은 문제를 효과적으로 해결하여 객체 인식의 견고성을 높일 수 있습니다. 딥러닝은 다중 스펙트럼 장면 분석에서 큰 잠재력을 보여주었지만, 여전히 많은 연구 과제가 남아 있으며 산업계에서는 널리 활용되지 않고 있습니다. 다중 스펙트럼 객체 검출의 목표는 복잡한 환경에서 정확한 객체 인식을 달성하기 위한 효율적이고 신뢰할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것이며, 이는 중요한 응용 가치를 가지고 있습니다.