연구진이 자율주행 환경의 이상 상황을 감지하는 새로운 방법을 제시했어요. 기존 방법의 한계를 극복하기 위해, 미리 학습된 비전 트랜스포머 임베딩을 활용해 잠재적인 의미 특징 공간에서 이상 징후를 감지해요.
패치 단위로 처리하여 밀집된 이상 감지 마스크를 생성하여 이상 객체의 위치를 파악할 수 있어요. 이 방법은 명시적인 감독 없이 단일 참조 이미지를 통해 정상 상태를 모델링하여 실제 환경에 적합해요.
표준 벤치마크와 실제 자율주행 차량 환경에서 평가 결과, Road Anomaly 벤치마크에서 좋은 성능을 보였고, 다양한 장면에서 의미적으로 이례적인 객체를 정확하게 식별했어요.