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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.18 No.3
- 발행연도
- 2018.9
- 수록면
- 196 - 203 (8page)
- DOI
- 10.5391/IJFIS.2018.18.3.196
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The computer vision consists of image classification, image segmentation, object detection, and tracking, etc. Among them, image segmentation is the most basic technique of the computer vision, which divides an image into foreground and background. This paper proposes an ensemble model using a concept of physical perception for image segmentation. Practically two connected models, the DeepLab and a modified VGG model, get feedback each other in the training process. On inference processing, we combine the results of two parallel models and execute an atrous spatial pyramid pooling (ASPP) and post-processing by using conditional random field (CRF). The proposed model shows better performance than the DeepLab in local area and about 1% improvement on average on comparison of pixel-by-pixel.
목차
Abstract
1. Introduction
2. The Proposed System
3. Experiments and the Results
4. Conclusions
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
고정원 / 2007 / 영상분할을 위한 밀도추정 바탕의 Fuzzy C-드문 알고리즘 / 한국지능시스템학회 논문지 17(2):196~201
이민중 / 2007 / 퍼지기법을 이용한 영상분할 및 물체추적에 관한 연구 / 한국지능시스템학회 논문지 17(3):368~373
이혜우 / 2017 / Deep Neural Network Self-training Based on Unsupervised Learning and Dropout / International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent systems 17(1):1~9
전왕수 / 2017 / Fingerprint Pattern Classification Using Convolution Neural Network / International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent systems 17(3):170~176
Akmaljon Palvanov / 2018 / Comparisons of Deep Learning Algorithms for MNIST in Real-Time Environment / International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent systems 18(2):126~134
이민중 / 2007 / 퍼지기법을 이용한 영상분할 및 물체추적에 관한 연구 / 한국지능시스템학회 논문지 17(3):368~373
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