테크노트 광주과학기술원, 미학습 물체도 인식하는 딥러닝 기술 개발

국내 연구진이 학습하지 않은 물체의 비가시 영역도 로봇이 검출할 수 있는 기술을 개발했다. 지스트(광주과학기술원) 융합기술학제학부 이규빈 교수 연구팀이 개발한 이번 기술은 계층적 가림 모델링을 통하여 복잡한 로봇 환경에서도 미학습 물체의 가시 영역과 비가시 영역, 가림 여부를 동시에 검출하는 딥러닝 기술이다. 로봇이 새로운 환경에서 물체를 조작하려면 사전에 학습하지 않은 새로운 물체가 주어지더라도 이를 정확히 검출할 필요가 있다. 이미지로부터 객체별 영역을 검출하는 인스턴스 분할(Instance Segmentation)은 딥러닝 및 로봇 비전의 핵심 연구 분야로 다양한 연구가 제안됐으나, 사전에 학습한 범주의 물체만 인식할 수 있거나 미학습 물체의 가시(보이는) 영역만을 검출 가능하다는 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구팀은 미학습 물체의 가시 영역뿐만 아니라 가려진 영역과 가려짐 여부도 동시에 검출하는 것을 목표로 하는 미학습 물체의 아모달 인스턴스 분할(Unseen Object Amodal Instance Segmentation)이라는 새로운 태스크를 제안하였다. 또한 연구팀은 물체 간 가림 관계를 효과적으로 고려하기 위한 계층적 가림

• 조상록 기자
• 2022-02-20 19:21