What You'll Do
ㆍ도로 자율주행을 위한 컴퓨터 비전 및 딥러닝 선행 기술 연구
ㆍ아래의 세부 프로젝트에 필요한 기술을 현업 엔지니어들과 함께 선행 연구함 - Perception: 도로에서 발생하는 실시간 상황에 대한 인식 - Mapping: 자율주행을 위한 지도 제작 및 지도의 활용 - Localization: 도로 위 위치인식을 위한 기술
ㆍ연구 주제 예시 * Computer Vision - Meta Learning for Image enhancement - Non-uniform exposure stack generator for HDR - Unsupervised object proposal in point-cloud - Point-cloud SR (super-resolution) - Explainable AI for safety of autonomous system - Template-conditioned object generation - Learning with noisy labels * 3D Object Recognition - Beyond point representation in BEV/RV representation - End-to-end 3D structured model (Detection + Tracking + Prediction) - (Inverse) Reinforcement Learning for automatic labeling - Continuous object detection from LiDAR Packets - End-to-end NMS-free object detection
Required Skills
ㆍ관련 분야 석/박사 과정 대학원생 ㆍComputer Vision 및 Machine Learning 이론에 대한 전반적인 이해 ㆍC/C++/Python 프로그램밍 능숙
Preferred Skills
ㆍSemantic / Instance Segmentation ㆍImage Retrieval ㆍ3D Geometry, Structure from Motion, Multi-view Stereo, Visual SLAM,Neural Rendering ㆍComputational Photography ㆍVisual/LiDAR Inertial Odometry, Visual/LiDAR Localization ㆍNeural Network Acceleration/Compression ㆍObject Detection/Recognition/Pose Estimation ㆍMulti-Object tracking ㆍDepth Estimation ㆍSensor Fusion & Calibration (Camera, RADAR, LiDAR, etc.)
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