
이 논문은 이미지에서 인식된 obeject(차량)의 실제 bounding box를 중심/크기/각도로 나누어 정보를 얻어 구할 수 있게 하는 모델을 제안하고 있다. 하나의 이미지에서 차량의 실제 정보를 얻을 수 있는(3D object detection) one-stage architecture를 제안하였으며, 중심/크기/각도로 분리하여 구하는 방식(multi-step disentanglement approach)을 제안하였다. Backbone - DLA(Deep Layer Aggregation)-34 수정해서 사용 - 모든 hierarchical aggregation을 DCN(Deformable Convolutional Networks)으로 대체 hierarchical aggregation은 같은 계층의 ..
Deep Learning
2022. 2. 18. 15:26
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