혁신적인 해상 물체 탐지 모델 HMPNet 등장: 자율 운항 선박 시대를 앞당기다

장유, 유펑위안 등 연구팀이 개발한 HMPNet은 Navigation12 데이터셋을 기반으로 한 경량화된 해상 물체 탐지 모델로, 기존 최고 성능 모델 대비 평균 정밀도 3.3% 향상, 파라미터 23% 감소라는 괄목할 만한 성과를 달성했습니다. 이는 해상 자율 운항 시대를 앞당기는 중요한 기술적 진보로 평가됩니다.

혁신적인 해상 물체 탐지 모델 HMPNet 등장: 자율 운항 선박 시대를 앞당기다

자율 주행 자동차 기술의 눈부신 발전과 달리, 해상 자율 운항 분야는 데이터 부족이라는 난관에 직면해 왔습니다. 정교한 영상 인식 기술을 적용하기 위한 충분한 데이터가 없었던 것이죠. 하지만 이러한 상황에 변화의 바람이 불고 있습니다. 장유, 유펑위안, 류주안, 위이, 유창동 연구팀이 Navigation12 라는 혁신적인 데이터셋을 발표하고, 이를 기반으로 한 새로운 해상 물체 탐지 모델 HMPNet을 선보였기 때문입니다.

Navigation12: 바다를 담은 데이터셋

Navigation12는 다양한 해상 환경과 기상 조건에서 12가지 물체를 탐지할 수 있도록 주석이 달린 데이터셋입니다. 이는 기존의 부족했던 해상 데이터의 한계를 극복하고, 보다 정확하고 안전한 해상 자율 운항 시스템 개발의 토대를 마련했습니다. 마치 육상의 자율주행 기술 발전에 풍부한 데이터가 필수적이었던 것처럼, 해상 자율 운항 기술 발전에도 Navigation12의 역할은 매우 중요하다고 할 수 있습니다.

HMPNet: 경량화와 정확성을 모두 잡다

연구팀은 Navigation12 데이터셋을 활용하여 선박 탑재용으로 설계된 경량화된 물체 탐지 모델 HMPNet을 개발했습니다. HMPNet은 다음과 같은 핵심 기술을 통해 기존 모델의 한계를 뛰어넘었습니다.

• 계층적 동적 변조 백본: 특징 집계 및 표현을 강화하여 보다 정확한 물체 탐지를 가능하게 합니다.
• 행렬 캐스케이딩 폴리-스케일 넥: 다양한 크기의 물체를 효율적으로 탐지할 수 있도록 다중 스케일 특징 집계를 개선합니다.
• 중합 가중치 공유 검출기: 계산 비용을 줄이면서도 성능 저하를 최소화합니다.

놀라운 성능 향상: 기존 기술을 압도하다

실험 결과, HMPNet은 기존 최고 성능 모델인 YOLOv11n을 능가하는 성능을 보였습니다. 평균 정밀도(mAP)는 3.3% 향상되었고, 모델의 크기를 나타내는 파라미터 수는 23%나 감소했습니다. 이는 HMPNet이 높은 정확도를 유지하면서도 계산 효율성까지 갖춘, 매우 효율적인 모델임을 증명합니다. 이는 선박의 제한된 연산 능력을 고려할 때 매우 중요한 부분입니다.

미래를 향한 항해: 자율 운항 시대의 개막

HMPNet과 Navigation12의 등장은 해상 자율 운항 시대의 도래를 앞당기는 중요한 이정표가 될 것입니다. 보다 안전하고 효율적인 해상 운송 시스템 구축을 위한 핵심 기술로서, 앞으로 해상 안전 및 물류 효율 향상에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 이러한 연구 결과는 단순한 기술적 진보를 넘어, 미래 해상 산업의 지속 가능성과 경쟁력을 확보하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.