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자료유형
학술저널
저자정보
Jonghwa Yim (삼성전자) Kyung-Ah Sohn (아주대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.12
발행연도
2017.12
수록면
1,282 - 1,289 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2017.44.12.1282

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최근 심층 컨볼루션 신경망을 활용한 이미지 분할과 물체 위치감지 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 네트워크의 최상위 단에서 추출한 특징 지도뿐만 아니라, 중간 은닉 층들에서 추출한 특징 지도를 활용하면 더욱 정확한 물체 감지를 수행할 수 있고 이에 대한 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 이에 밝혀진 경험적 특성 중 하나로 중간 은닉 층마다 추출되는 특징 지도는 각기 다른 특성을 가지고 있다는 것이다. 그러나 모델이 깊어질수록 가능한 중간 연결과 이용할 수 있는 중간 층 특징 지도가 많아지는 반면, 어떠한 중간 층 연결이 물체 분할에 더욱 효과적일지에 대한 연구는 미비한 상황이다. 또한 중간층 연결 방식 및 중간층의 특징 지도에 대한 정확한 분석 또한 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서 최신 깊은 신경망에서 중간층 연결의 특성을 파악하고, 어떠한 중간 층 연결이 물체 감지에 최적의 성능을 보이는지, 그리고 중간 층 연결마다 특징은 어떠한지 밝혀내고자 한다. 그리고 이전 방식에 비해 더 깊은 신경망을 활용하는 물체 분할의 방법과 중간 연결의 방향을 제시한다.
#물체 분할 #특징 지도 #중간층 연결 #깊은 컨볼루션 신경망 #중간층 #semantic segmentation #feature map #skip connection #deep convolutional network #intermediate layer

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Purpose of Study
4. Method for Experiment
5. Experiment
6. Discussion and Conclusion
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
J. Long, E. Shelhamer, and T. Darrell, Fully convolutional networks for semantic segmentation, Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 07-12-June, pp. 3431- 3440, 2015. R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, and J. Malik, Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation, Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 580-587, 2014. R. Girshick, Fast r-cnn, Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 1440-1448, 2015. S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks, Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 91-99, 2015. B. Hariharan, P. Arbelaez, R. Girshick, and J. Malik, Hypercolumns for object segmentation and fine-grained localization, Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 447-456, 2015.

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