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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 15 - 18 (4page)
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본 논문에서는 DeepLab v3 알고리즘의 핵심인 ASPP (Atrous Spatial Pyramid Pooling)의 분리성능 향상을 위하여 가변 Rate 기반 RSPP (Rate Spatial Pyramid Pooling)를 제안한다. 기존의 ASPP는 Rate 6, 8, 16에 대해서 특징점을 축출하고 합치는 과정을 진행한다. 이때 특정 Rate를 고정하는 방식으로는 충분한 특징점을 축출하기가 어려워 이를 개선하고자 가변 Rate를 적용하였다. 즉 Rate 6으로 시작된 Convolution을 Epoch Count의 1/2 시점부터는 Rate 18로 변경하는 가변 Atrous Convolution 방식이다. 그 결과 처리속도는 기존 ASPP와 동일하나, mIOU는 RSPP에서 2% 향상된 결과를 얻었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 이론
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 방법 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
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