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[일시] 2024.01.23

[리뷰 논문] BayesOD: A Bayesian Approach for Uncertainty Estimation in Deep Object Detectors

[요약]
본 논문은 Deep Neural Network(DNN)를 활용한 Object Detection(OD) 과업에서, Bayesian approach를 통해 output의 uncertainty를 추정하고자 한다.
DNN 기반 객체 탐지 모델의 불확실성을 추정하기 위한 선행 연구들은, 1)Non Maximum Suppression stage(NMS)에서의 정보 손실 , 2) anchor 기반 객체 탐지 모델의 multi task, many-to-one 을 고려하지 않기에 제한점을 가진다.
이에 본 논문은 Bayesian 관점에서 epistemic, alleatoric uncertainty를 추정하며, 위 challenging points를 극복하였다.

[녹화 영상 링크]
https://us02web.zoom.us/rec/share/MxHn0PeFqAzEVVZ9dJOUoNFbXypPulpQ2tmabSCr3ZzFFDFNRLNIPPLFnbS6ujmm.b05blps0018G1Cxq