AI 컨퍼런스

Writer: SungwookLE
DATE: ‘22.11/16

1. AI를 이용한 서비스 동향

• AI Hype Cycle
  • 
    1. 음성인식
    2. 자연어 이해 (Transformer: self-attention, bert) -> 비전 영역으로 확대
    3. 챗봇
    4. 영상 인지
• Three Waves of AI(Darpa)
  1. 1st Wave(1990~2010): Logical Represent, Explicit, Deductive Reasoning
     • Knowledge Base
  2. 2nd Wave(2010~2020): Statistical Represent, Implicit, Inductive Reasoning
     • Machin Learning
  3. 3rd Wave(2020~2030): Explainable AI, Neuro-Symbolic, Hybrid Reasoning
     • Knowledge Embedding
     • Neuro-Symbolic?
       • Logical한 숫자 정보와 패턴 정보를 동시에 학습
• Multi-modal intelligence
  • Perception/Generation
    • voice, text, touch, smell, vision(face, motion,…)
  • 통합해서 하나의 모델로 개발

2. Domain Adaptation 관련

• 서로 다른 라이다 데이터 Domain Adaptation 기반 Semantic Segmentation

• 기존 문제: 특정 차종 및 Lidar 장착 위치 바뀔 경우 data shift 발생하여 활용하기 어려움

• 활용 데이터 셋: kitti (독일) 라벨O, 직접 취득 데이터(서울) 라벨X
• 3D 라이다 데이터를 2D Range View Image로 변환하여 입력값으로 사용
  • 
  • 3D 데이터를 원주 방향으로 쭉펼쳐서 2d 이미지로 만든 것을 2D Range View Image라고 함

1. Sensor Domain Adapation
   • 데이터 전처리
     • 지면 높이 값을 맞추고, 영상의 너비를 근사하게 조정
     • 장착 위치에 따라 hole 마스킹 영역도 맞춰줌
2. Feature Domain Adaptation
   • mIOU SCore (meau Intersection Over Union)

   • 

   • GAN 모델을 활용하여 GT(ground truth)가 있는 kitti 데이터와 서울 직접 취득한 라벨링이 없는 데이터를 입력으로 하여, 학습
   • kitti 데이터는 GT 값이 나오도록 학습하고,
   • GAN의 discriminator가 kitti 데이터인지, 서울 데이터인지 분간할 수 없게끔 적대적 학습을 수행하여 Domain Adaptation 을 진행
   • 최종적으로 나온 모델은 라벨링(GT)가 없는 서울 데이터를 넣었을 때에도 어느정도의 mIOU 스코어가 나오게끔 모델 개발

3. 앞으로의 연구 생각해보기

• TensorRT 플랫폼에서 tensorflow framework 사용이 가능하므로, 임베디드 목적으로 연구 진행해볼만 함

1. GAN 모델을 활용한, 돌발 상황에서의 자차량의 미래 경로 예측 연구
   • 왜? 오픈 데이터(+GT) , 라벨링이 없는 취득 데이터를 이용하여 GT 값도 잘 맞으면서, 실제 취득한 데이터에서도 유효 성능이 나오도록 하기 위함
   • https://www.nuscenes.org/prediction?externalData=all&mapData=all&modalities=Any
   • https://paperswithcode.com/sota/trajectory-prediction-on-nuscenes
     • nuscene에서 오픈데이터가 있으니, 관련한 논문 서치하고, 목적 및 구현 난이도 등을 확인하며 스터디 진행하기

끝