[논문 요약43] Simultaneous Traffic Sign Detection and Boundary Estimation Using Convolutional Neural Network

[업데이트 2018.09.27 14:27] 

1. 베이스 논문 

[논문 요약 40] Traffic-sign detection and classification in the wild 

(http://arclab.tistory.com/205) 

2. 베이스 논문을 인용한 논문 

A Real-Time Chinese Traffic Sign Detection Algorithm Based on Modified YOLOv2

(https://ieeexplore.ieee.org/document/8310023) 

3. 주요 내용 요약 

3.1. 연구 내용 파악

- 무엇에 관한 연구인가?

Computer vision분야의 object detection 및 segmentation에 대한 연구이며, CNN (convolutional neural network)을 이용하여 교통 표지판의 위치와 정확한 경계를 동시에 추정하는 새로운 교통 표지판 시스템을 제안합니다. 이 연구에서 교통 표지판의 경계 추정은 2D 포즈 및 shape 클래스 예측 문제로 정의하며, 이는 단일 CNN에 의해 ​​효과적으로 해결됩니다. 예측 된 2D 포즈와 입력 이미지에서의 목표 교통 표지판의 shape 클래스를 사용하여, 해당 템플릿 기호 이미지의 경계를 입력 이미지 평면으로 투영함으로써 목표 교통 표지판의 실제 경계를 추정합니다. 

- 주요 내용의 순서와 전체적인 구성

Abstract -> Introduction -> Related Work -> Proposed Method(제안된 방법) -> Experiments -> Conclusions순으로 논문의 내용이 구성됩니다.

- Research Question

교통 표지판이 도로 환경의 3D 지표로 사용될 수 있는 지능형 차량의 경우 네비게이션 시스템에서 교통 표지판의 정확한 경계를 예측할 수 있는가?

3.2. 연구 내용 해석

- 중요한 문장을 통해 저자가 제시하는 주요 명제 찾기

In this work, the boundary estimation of traffic signs is formulated as a 2D pose and shape class prediction problem, and this is effectively solved by a single CNN. With the predicted 2D pose and the shape class of a target traffic sign in an input image, we estimate the actual boundary of the target sign by projecting the boundary of a corresponding template sign image into the input image plane.

2D 포즈 및 shape 클래스를 통해 교통 표지판의 경계 추정을 수행합니다.

- 저자의 논증을 찾고 구성해보기

2d pose와 shape class db, template image를 통해 보다 정확한 경계 영역을 추정합니다.

- 저자가 풀어낸 문제와 풀지 못한 문제 구분/저자도 알고 있는지?

<향후 연구 방향>

정확성을 높이기 위해 피라미드 네트워크 (feature pyramid network) [49]와 멀티 스케일 트레이닝 (multi-scale training) [50]과 같은 객체 검출의 최신 아키텍처를 채택 할 수 있습니다. 기본 네트워크가 속도 정확도 교환에서 중요한 요소이기 때문에 일반 객체 탐지에 기존 기본 네트워크를 사용하는 대신 교통 표지 탐지에 특화된 기본 네트워크를 개발하는 것이 중요합니다. 마지막으로 제안 된 방법은 교통 표지판 뿐만 아니라 표준 형상을 갖는 다른 평면 객체에도 적용될 수 있으며, 따라서 우리의 방법의 일반화가 연구 될 것이다.

3.3. 연구 내용 비평

- 저자의 분석이나 설명이 불완전한 부분 제시

N/A

- 논리적이지 못한 부분 제시

N/A

- 저자가 잘못 알고 있거나 알지 못하는 부분 제시

N/A

* 참고

[1] https://ieeexplore.ieee.org/document/8310023