Improving On-board Aircraft Target Detection Model: Utilizing Shape Information and Mixed Precision Quantization

항공 표적을 전자 광학 시스템으로 탐지하는 데에는 컴퓨터 비전 분야의 객체 탐지 기술이 이용된다. 최신의 객체 탐지 기술은 심층 신경망 기술과 이를 가속하는 하드웨어의 발전으로 성능이 비약적으로 향상되었는데, 이는 항공 표적 도메인에도 적용될 수 있다. 그러나 발전된 기술을 실제 무기 체계에 적용하기 위해서는 온-보드(On-board) 환경에서 높은 탐지 신뢰도와 실시간성을 달성할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이에 적합한 방법들을 두 가지 전략으로 구분하여 소개한다. 전략은 객체 형상 정보를 이용한 모델 훈련 개선과 복합 정밀도 연산 기반의 최적화로 요약될 수 있다. 실험 결과는 논문의 방법이 항공 표적 탐지 모델의 성능을 개선하고 무기 체계 적용성을 향상시킬 수 있음을 보여준다.