닫기

    보도자료

    [관련기사] DGIST, 자율주행 인지성능 높이는 3D 준지도 학습 프레임워크 개발

    한국자율주행산업협회 2025-10-17 조회수 아이콘 19

    왼쪽부터 권순 연구원과 이진희 연구원.

    디지스트(DGIST·총장 이건우)는 권순·이진희 미래모빌리티연구부 연구팀이 라벨이 극히 적은 환경에서도 최신 성능(    soTA)을 구현한 3D 준지도 학습(SSOD) 프레임워크 '멀티플티처스(MultipleTeachers)'를 개발했다고 17일 밝혔다.이번 연구성과는 오는 10월 19일부터 23일까지 하와이 컨벤션센터에서 열리는 세계 최고 비전 학회 'ICCV 2025'에서 공식 발표될 예정이다.

    연구팀이 개발한 이 기술은 유사한 객체를 그룹화해 범주별 교사 네트워크를 구성하고, 협력적으로 의사 라벨을 생성하는 새로운 학습 전략을 도입했다. 여기에 희소한 라이다     (LiDAR) 포인트 문제를 보완하는 'PointGen' 모듈을 결합, 차량·보행자·이륜차 등 도심 주요 객체의 인지 정확도를 크게 높였다. 적은 데이터로도 높은 학습 효과를 이끌어내 안전 중심의 자율주행 인지 기술 발전에 기여할 수 있는 새로운 패러다임을 제시했다.

    자율주행 기술 고도화에는 방대한 라벨링 작업으로 인한 시간·비용 부담이 큰 걸림돌로 작용해왔다. 연구팀은 소량의 라벨 데이터와 대량의 무라벨 데이터를 결합하는 준지도·자기지도 학습을 고도화해 라벨 의존도를 낮추면서도 실험 환경에서 우수한 성능을 입증했다.

    (중략)...


  • 원문 URL  DGIST, 자율주행 인지성능 높이는 3D 준지도 학습 프레임워크 개발 | 전자시문

  • 관련 URL  1. 자율주행차 ‘인지 성능’ 혁신…DGIST, 3D 학습기술 개발 | 헤럴드경제

    •                     2. DGIST, 자율주행 인지 성능 높인 3D 학습 기술 개발 | 뉴시스

                   

    이전글 [관련기사] “도로도 스스로 청소한다” LG유플러스, ....
    다음글 [관련기사] 자율주행 웨이브, 엔비디아 이어 소프트뱅크....
    목록