특권 정보 활용 객체 검출: 모델‑무관 교사‑학생 학습 접근법
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📝 원문 정보
- Title: Enhancing Object Detection with Privileged Information: A Model-Agnostic Teacher-Student Approach
- ArXiv ID: 2601.02016
- 발행일: 2026-01-05
- 저자: Matthias Bartolo, Dylan Seychell, Gabriel Hili, Matthew Montebello, Carl James Debono, Saviour Formosa, Konstantinos Makantasis
📝 초록 (Abstract)
본 논문은 학습 단계에서만 이용 가능한 세밀한 설명 정보(특권 정보)를 활용하여 객체 검출 성능을 향상시키는 LUPI(Learning Using Privileged Information) 패러다임을 탐구한다. 바운딩 박스 마스크, 살리언시 맵, 깊이 단서와 같은 특권 정보를 교사‑학생 구조에 통합하는 모델‑무관 방법론을 제안한다. UAV 기반 쓰레기 검출 데이터셋 및 Pascal VOC 2012 등 다섯 개의 최신 객체 검출 모델과 공개 벤치마크를 대상으로 실험을 수행하여 정확도, 일반화 능력 및 연산 효율성을 평가한다. 실험 결과, LUPI로 학습된 학생 모델은 기존 베이스라인 대비 일관된 정확도 향상을 보이며, 추론 시 복잡도나 모델 크기 증가가 없음을 확인하였다. 특히 중·대형 객체에서 성능 향상이 두드러졌으며, 교사 지도 가중치를 중간 수준으로 설정할 때 특권 정보와 일반 입력 사이의 학습 균형이 최적임을 밝혀냈다. 이러한 결과는 자원 제한 환경 및 실제 적용 상황에서 객체 검출 시스템을 향상시키는 실용적인 전략으로 LUPI 프레임워크의 효용성을 입증한다.💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
논문은 교사‑학생 구조를 채택한다. 교사 네트워크는 특권 정보를 포함한 확장된 입력을 받아 고성능의 예측을 생성하고, 이 예측을 손실 함수에 통합해 학생 네트워크(특권 정보 없이 동작)에게 추가적인 지도 신호를 제공한다. 핵심은 ‘모델‑무관성’이다. 제안된 프레임워크는 Faster RCNN, YOLOv5, RetinaNet, EfficientD…