열화상 기반 Human detection 연구 쪽은 공부하다가 읽게된 논문이다
학위 연구라 그런지 인간미 넘치는 논문이었달까,, 학회 논문 저널 논문이랑 사뭇 다른 느낌
일단 Abstract에 결과를 말하기도 전에 활용한 데이터가 별로라고 라벨링도 이상하다고 하소연한 부분이 기억이 매우 남는다,,
그래도 학위 논문이라 Human detection이 뭔지, 어떤 난제와 연구적 이슈가 있는지, 평가 지표는 어떤 것인지 등등 매우 자세하게 기술 되어 있어서 처음 위 분야를 공부할 때는 읽어보면 좋은 논문이라 생각한다.
위 논문에서 결국 하고자 하는건,
열화상 이미지를 활용해서 Human detection을 하는 것이고, 특이한 점은 Single image 기반이 아니라는 것이다.
위 저자가 주장하는건, 열화상 카메라에 사람이 잡히게 되면 Single Image에만 존재하는 것이 아니라 Moving motion이 있기 때문에 이전 혹은 이후 프레임에서의 이미지가 유용하게 활용될 수 있을 것이라는거다.
(왜냐면 사람의 움직임은 연속성이 있기 때문에 이전 프레임에서의 사람 정보가 이후 프레임에 영향을 끼칠 것이기 때문에..)
즉 Single image만 이용해서 사람을 검출하지말고 이전/이후 프레임의 다른 이미지 또한 같이 활용해서 사람을 Detection하자! 이다.
Detection 알고리즘은 당시 State of the art 인 RetinaNet을 활용하였고 Input은 3 프레임 이미지를 활용하는데 이를 어떻게 선정할지를 연구에서 다루고 있다.
결론부터 말하자면 Detection할 이미지 1장과 그 이전 프레임 2장을 활용하는 모델이 가장 높은 성능을 보임을 보였다.