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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
최경훈 (서울과학기술대학교) 하종은 (서울과학기술대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제26권 제11호
발행연도
2020.11
수록면
916 - 921 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2020.20.0119

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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Semantic segmentation aims to assign correct class labels per pixel on an image. In particular, semantic segmentation has difficulties in particular along the boundary of objects. Recently, ELKPPNet has been proposed, which improves the performance of semantic segmentation by adding edge loss term into the conventional semantic segmentation algorithm. In extracts edge from the end of the network, which is used in the computation of loss. In this paper, we present U-Net based networks which adopt the edge loss of the ELKPPNet. Presented algorithm computes edge by additional network flow in the U-Net. Two different network structures are investigated. One computes edge at the end of decoder in encoder-decoder of the U-Net. The other computes edge from the start of decoder in U-Net. Experimental results show that integrating edge information in semantic segmentation improves performance.

목차

Abstract
I. 서론
II. ELKPPNet
III. 학습 데이터 준비
IV. 시맨틱 분할 모델 구조
V. 실험 결과
VI. 결론
REFERENCES

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