[동정] 오호택 학부생, 컴퓨터비전 분야 최우수 학회 ECCV 2026 논문 게재 승인
- 작성자 컴퓨터공학과
- 작성일 2026.08.10
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강원대학교 컴퓨터공학과 오호택 학부생이 오는 2026년 9월 스웨덴에서 개최되는 'The 19th European Conference on Computer Vision -- ECCV 2026'에서 "DA-F2F: Domain-Adaptive Object Detection with Feature-to-Feature Modulation and Alignment"라는 제목의 논문을 발표할 예정이다 (지도교수 AI융합학과 이효준). ECCV는 구글 스콜라(Google Scholar) H5-index ranking 기준 22위(262점)에 올라 있는 세계적인 권위의 최우수 컴퓨터비전 및 AI 분야 학술 대회 중 하나이다.
[논문 요약]
Domain Adaptive Object Detection (DAOD)은 특정 환경의 데이터로 구축된 객체 탐지 모델을 새로운 도메인에 적용하는 기술들의 방법론을 의미한다. 이는 불가피한 도메인 변화가 발생하는 실제 환경에서 신뢰할 수 있는 탐지기를 구축하기 위해 필수적인 기술이다. 최근 연구들은 image-to-image translation 기법에 의존하고 있으나, 픽셀 수준의 도메인 변환에 내재된 불안정성 및 연산 비효율 문제로 인해 종종 한계를 겪는다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 논문에서는 특징 공간 내에서 도메인을 직접적으로 정렬하는 새로운 프레임워크인 'DA-F2F'를 제안한다. 광범위한 실험 결과, DA-F2F는 다양한 도메인 적응 시나리오에서 기존 최고 성능 방법론들을 크게 상회하는 결과를 입증하였다. 구체적으로는 맑은 날씨에서 악천후 환경으로의 적응에서 60.5% mAP, 소규모에서 대규모 데이터셋으로의 적응(BDD100K)에서 46.9% mAP, 합성 이미지에서 실제 이미지로의 적응(SIM10K)에서 69.9% mAP를 달성하였다.
[참조 코드]
https://github.com/ohhotaek/DA-F2F
오호택 학생은 "꾸준히 학업과 연구에 매진해 온 노력이 좋은 결과로 이어져 기쁘다"며 "이번 성과를 계기로 앞으로도 더욱 의미 있는 연구를 수행해 나가겠다"고 밝혔다.