이산적인 것을 연속적으로 만들기: 저조도 환경에서의 정밀한 사람 탐지 성능 평가를 위한 합성 RAW 증강 (Synthetic RAW

요약

저조도 환경에서 객체 탐지 모델의 성능을 정밀하게 평가하기 위해 합성 RAW 이미지 증강 기술을 제안합니다. 카메라 센서의 노이즈 모델을 반영한 합성 데이터를 통해 데이터 불균형 문제를 해결하고 벤치마크의 커버리지를 개선합니다.

핵심 포인트

• 합성 RAW 증강을 통한 저조도 데이터 부족 문제 해결
• 카메라 센서 노이즈 모델을 반영한 정밀한 합성 데이터 생성
• 자율 주행 안전을 위한 보행자 탐지 성능 특성화
• 실제 데이터와 합성 데이터 간의 높은 성능 지표 유사성 확인