A study on self-supervised learning-based amodal segmentationfor appearance restoration of occluded objects
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340065319
교육부
한국연구재단
전북대학교
손은진
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2028.08.31
1,250만원
1,250만원
기초연구
대학
전북특별자치도 전주시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 제안 연구는 복잡한 가려짐이 존재하는 비통제 환경에서 객체의 가려진 영역까지 통합적으로 인지하는 아모달 분할(Amodal segmentation)을 통해 객체의 완전한 형상을 복원하는 인공지능 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 가려진 객체의 전체 기하학적 구조를 정밀하게 복원하며, 이를 기반으로 객체의 6D 포즈(3차원 위치 및 회전 방향)를 정확히 ...
본 연구는 시각적 가려짐이 빈번한 실세계 환경에서 객체의 가시 영역과 비가시 영역을 통합적으로 인지하여 물리적 공간을 완벽하게 이해하는 '자가지도 학습 기반의 아모달 분할 및 형상 복원 기술' 개발을 최종 목표로 한다. 이는 단순한 픽셀 분류를 넘어 물리적 규칙을 이해하고 객체의 영속성을 시뮬레이션하는 월드 모델 관점의 고도화된 시각 지능 구현을 지향한다....
... 결합하여, 복잡하게 적재된 환경 내에서도 최적의 파지점을 예측하고 작업 성공률을 극대화하는 핵심 알고리즘으로 운용된다. 특히 고가의 라이다나 특수 센서 장비에 의존하는 대신 일반 카메라 기반의 소프트웨어만으로 정밀한 공간 인지가 가능해짐에 따라, 전체 시스템 구축 비용을 절감하고 다양한 저사양 엣지 디바이스로의 기술 확산을 추진한다. 또한 자가지도 학습을 통해 데이터 주석 비용을 획기적으로 ...