핵심 개념
ROSAR 프레임워크는 지식 증류와 적대적 재훈련을 결합하여 Side-Scan Sonar 이미지에서 객체 감지를 위한 딥러닝 모델의 견고성과 효율성을 향상시킵니다.
초록
ROSAR: 자율 수중 로봇의 Side-Scan Sonar 이미지에서 강력한 객체 감지를 위한 적대적 재훈련 프레임워크 연구 논문 요약
Aubard, M., Antal, L., Madureira, A., Teixeira, L. F., & ´Abrah´am, E. (2024). ROSAR: An Adversarial Re-Training Framework for Robust Side-Scan Sonar Object Detection. arXiv preprint arXiv:2410.10554.
본 연구는 Side-Scan Sonar (SSS) 이미지에서 객체 감지를 수행하는 딥러닝 모델의 견고성과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 특히, 수중 환경에서 발생하는 다양한 노이즈에 대한 모델의 취약성을 해결하고, 보다 신뢰할 수 있는 객체 감지 성능을 확보하는 데 중점을 둡니다.