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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 1,690 - 1,693 (4page)
- DOI
- 10.7840/kics.2019.44.9.1690
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딥러닝 기반 의미적 영상 분할 방법은 학습을 위해 많은 비용이 요구되는 고정밀 레이블 지도가 필요하다. 이러한 문제점을 해결하고자 우리는 상대적으로 생성이 쉬운 저정밀 레이블 지도를 이용한 의미적 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 저정밀 레이블 지도를 활용하여 레이블 히트맵을 정의하고, 이를 CRF의 단항 퍼텐셜로 이용하여 의미적 분할을 수행한다. Cityscape 데이터 셋에 대한 성능평가에서, 제안하는 방법의 결과가 저정밀 레이블 지도 대비 더 향상된 성능을 내었고, 딥러닝 기반 방법 성능의 66%에 가까운 성능을 얻었다. 본 연구는 의미적 영상 분할 연구 및 고정밀 레이블 지도 생성에 도움이 될 것으로 판단된다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
E. Shelhamer, et al., “Fully convolutional networks for semantic segmentation,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 39, no. 4, pp. 640-651, May 2017.
S. Lim and D. Kim, “Semantic segmentation using convolutional neural network with conditional random field,” J. KIECS, vol. 12, no. 3, pp. 451-456, Jun. 2017.
A. Khoreva, et al., “Simple does it: Weakly supervised instance and segmentation,” in Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., pp. 876-885, Jul. 2017.
P. Krahenbuhl and V. Koltun, “Efficient inference in fully connected CRFs with Gaussian edge potentials,” Advances in Neural Inf. Process. Syst., vol. 24, pp. 109-117, Dec. 2011.
M. Cordts, et al., “The cityscapes dataset for semantic urban scene understanding,” in Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., pp. 3213-3223, Jun. 2016.
S. Lim and D. Kim, “Semantic segmentation using convolutional neural network with conditional random field,” J. KIECS, vol. 12, no. 3, pp. 451-456, Jun. 2017.
A. Khoreva, et al., “Simple does it: Weakly supervised instance and segmentation,” in Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., pp. 876-885, Jul. 2017.
P. Krahenbuhl and V. Koltun, “Efficient inference in fully connected CRFs with Gaussian edge potentials,” Advances in Neural Inf. Process. Syst., vol. 24, pp. 109-117, Dec. 2011.
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