YOLOv8 기반 다중 차량 목표물 탐지: 자율주행의 새로운 지평

Shijie Lyu 연구원의 YOLOv8 기반 개선된 자율주행 객체 탐지 네트워크는 구조적 재매개변수화 기술 등을 활용, 65%의 탐지 정확도를 달성하며 기존 기술의 한계를 극복하고 자율주행 경진대회 등에 적용 가능성을 제시했습니다.

자율주행 기술은 기존의 운전 방식을 혁신적으로 변화시키고 있으며, 현대 교통 시스템의 획기적인 이정표를 세우고 있습니다. 특히, 객체 탐지는 자율주행 시스템의 핵심 요소로, 안전 향상, 자율 주행 기능 구현, 교통 효율 증대, 효과적인 응급 대응 등에 필수적인 역할을 합니다.

하지만 기존의 환경 인식을 위한 레이더, 도로 인식을 위한 카메라, 차량 센서 네트워크는 고비용, 기상 및 조명 조건에 대한 취약성, 해상도의 한계 등의 어려움에 직면해 있습니다.

이러한 한계를 극복하기 위해, Lyu Shijie 연구원은 YOLOv8 기반의 개선된 자율 주행 목표물 탐지 네트워크를 제시했습니다. 이 연구는 구조적 재매개변수화 기술, 양방향 피라미드 구조 네트워크 모델, 그리고 새로운 탐지 파이프라인을 YOLOv8 프레임워크에 통합하여, 다중 스케일, 소형, 원거리 객체의 효율적이고 정확한 탐지를 가능하게 합니다.

실험 결과, 이 개선된 모델은 대형 및 소형 객체 모두에 대해 65%의 탐지 정확도를 달성하여 기존 방법에 비해 상당한 성능 향상을 보였습니다. 특히, 단일 목표물 및 소형 객체 탐지에 뛰어난 성능을 보여, Formula Student Autonomous China (FSAC) 와 같은 자율주행 경진대회에서 큰 활약이 기대됩니다.

이러한 개선된 모델은 실제 응용 분야에 상당한 잠재력을 가지고 있으며, 자율주행 기술의 발전에 중요한 기여를 할 것으로 예상됩니다. 앞으로도 지속적인 연구를 통해 더욱 안전하고 효율적인 자율주행 시스템 구축에 기여할 수 있기를 기대합니다.