단일 광자 LiDAR 이미징은 고해상도와 장거리 성능으로 3D 이미징에 큰 이점을 제공하지만, 픽셀당 다중 타겟이 존재하는 잡음 환경에서는 적용이 어렵습니다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 다중 타겟을 위한 계층적 베이지안 모델을 도입하고 기저 통계적 방법을 전개하는 신경망을 제안하는 심층 전개 알고리즘을 제시합니다. 다중 타겟을 지원하기 위해 이중 심도 맵 표현을 채택하고, 기하학적 심층 학습을 이용하여 점 구름에서 특징을 추출합니다. 제안된 방법은 정확도와 불확실성 정량화 측면에서 통계적 방법과 학습 기반 방법의 장점을 결합합니다. 합성 및 실제 데이터에 대한 실험 결과는 기존 방법과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 보여주는 동시에 불확실성 정보도 제공합니다.
