날씨 인식 다중 규모 전문가 결합 모델을 이용한 열악한 날씨 제거

본 연구는 날씨 유형, 강도 및 혼합 정도를 알 수 없는 실제 자율주행 시나리오에서 열악한 날씨를 제거하기 위해 날씨 인식 다중 규모 전문가 결합 모델(WM-MoE)을 제안한다. WM-MoE는 각 이미지 토큰을 특정 전문가에게 동적으로 라우팅하는 날씨 인식 라우터(WEAR)와 다중 규모 특징을 활용하는 다중 규모 전문가(MSE)를 핵심 구성요소로 한다. 또한 날씨 정보를 활용한 대비 학습을 통해 날씨 특징을 효과적으로 학습한다.