불확실성 추정을 위한 레이더 이미지 융합 변환기 기반 객체 탐지

다중 센서 융합은 현재 자율주행 인식의 주요 방법입니다. 그중에서도 레이더는 낮은 비용과 강한 간섭 저항성 덕분에 연구자들의 주목을 받고 있습니다. 레이더와 이미지의 융합 인식 방법은 점차 뜨거운 연구 분야가 되었습니다. 그럼에도 불구하고 레이더의 고잡음 데이터는 불확실한 인식 결과라는 도전을 가져옵니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 레이더와 이미지를 융합하여 효과적으로 객체를 탐지할 수 있는 변환기 기반 2D 객체 탐지 알고리즘을 제안합니다. 그리고 인식 결과의 불확실성 문제에 대해 회귀 및 분류 불확실성을 모델링하는 방법을 제안합니다. 우리는 NuScenes 데이터셋에서 제안된 방법을 검증합니다. 실험 결과, 우리의 방법은 기준 모델에 비해 더 높은 탐지 성능을 달성하며 실제 교통 시나리오에서 제안된 알고리즘의 불확실성을 추정할 수 있습니다.