넷마블, 인공지능 사물 인식 국제대회서 준우승

넷마블은 자사 인공지능 연구센터 NARC 연구원과 카이스트 학부생 인턴사원들이 컴퓨터 비전 국제학회 ECCV가 개최한 딥러닝 관련 사물 인식 대회인 '코코 덴스포즈 챌린지'에서 준우승을 차지했다고 밝혔다. 지난 9월 독일 뮌헨에서 열린 '코코 덴스포즈 챌린지'는 딥러닝을 이용해 2D 이미지에서 사람의 이미지를 인식한 후 인체의 3D 이미지로 매핑해 포즈를 구하는 기술을 발표하고 평가하는 대회다. 특히 이번 챌린지는 인스턴스 세분화, 사람 키포인트 인식, 덴스포츠를 사용한 물체 탐지에 대해 중점적으로 다뤘다

▲ 넷마블 인공지능 연구센터 NARC 공식 CI (사진제공: 넷마블)

넷마블은 자사 인공지능 연구센터 NARC(Netmarble AI Revolution Center) 연구원과 카이스트 학부생 인턴사원들이 컴퓨터 비전 국제학회 ECCV(European Conference on Computer Vision)가 개최한 딥러닝 관련 사물 인식 대회인 '코코 덴스포즈 챌린지'에서 준우승을 차지했다고 밝혔다. 1위는 중국 북경우전대학교에게 돌아갔다.

 

지난 9월 독일 뮈헨에서 열린 '코코 덴스포즈 챌린지'는 딥러닝을 이용해 2D 이미지에서 사람의 이미지를 인식한 후 인체의 3D 이미지로 매핑해 포즈를 구하는 기술인 '덴스포즈'를 발표하고 평가하는 대회다. 특히 이번 챌린지는 인스턴스 세분화, 사람 키포인트 인식, 덴스포츠를 사용한 물체 탐지에 대해 중점적으로 다뤘다.

 

넷마블은 딥러닝이 주요 객체를 보다 정확하고 세밀하게 인식하는 모델을 발표해 좋은 결과를 얻었다. 넷마블은 덴스포즈가 이미지를 인식하고 예측하는 단계에서 기존의 피쳐맵(Feature Map)의 해상도가 낮아 크기가 작은 사람은 검출하기 어렵다고 판단, 이를 해결하고자 해상도가 다른 여러 층의 피쳐맵을 합성해 업샘플링(Up-Sampling: 해상도가 낮은 원본 이미지의 픽셀을 증가시켜 고해상도 이미지로 변환) 레이어를 촘촘히 쌓음으로써 검출 성능 향상을 이끌어냈다.

 

이번 챌린지에 참여한 안수남 NARC 게임개발AI팀장은 “해당 기술은 2D 이미지에서 캐릭터 포즈 모델링을 하여 원하는 텍스처(Texture)를 입히는 등 게임 아트 전반에서 활용할 수 있을 것”이라며 “이번 챌린지에서 넷마블의 AI 기술력을 대외적으로 선보이고 좋은 결과를 얻어 기쁘다”고 말했다.