효율적인 비정형 도로영역 인식을 위한 Semantic segmentation 기반 심층 신경망 구조

박세진; 한정훈; 문영식

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박세진 (한양대학교) 한정훈 (한양대학교) 문영식 (한양대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제24권 제11호

발행연도: 2020.11

수록면: 1,437 - 1,444 (8page)

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컴퓨터 비전 시스템의 발달로 보안, 생체인식, 의료영상, 자율주행 등의 분야에 많은 발전이 있었다. 자율주행 분야에서는 특히 딥러닝을 이용한 객체인식, 탐지 기법이 주로 사용되는데, 자동차가 갈 수 있는 영역을 판단하기 위한 도로영역 인식이 특히 중요한 문제이다. 도로 영역은 일반적인 객체탐지에서 활용되는 사각영역인식과는 달리 비정형적인 형태를 띠므로, ROI 기반의 객체인식 구조는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 Semantic segmentation 기법을 사용한 비정형적인 도로영역 인식에 맞는 심층 신경망 구조를 제안한다. 또한 도로영역에 특화된 네트워크 구조인 Multi-scale semantic segmentation 기법을 사용하여 성능이 개선됨을 입증하였다.

#컴퓨터 비전 #딥러닝 #의미적 분할 #자율 주행 #도로영역 인식 #Computer vision #Deep learning #Semantic segmentation #Autonomous driving #Road detection

참고문헌 (21)

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Z. Cai, Q. Fan, R. S. Feris, and N. Vasconcelos, “A unified multi-scale deep convolutional neural network for fast object detection,” in European Conference on Computer Vision, pp. 354-370, 2016.

T. Bengio, A. Courville, and P. Vincent “Representation learning: A review and new perspectives,” IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 35, no. 8, pp. 1798-1828, 2013.

X. Glorot, A. Bordes, and Y. Bengio, “Deep sparse rectifier neural networks,” in Proceedings of the fourteenth international conference on artificial intelligence and statistics, pp. 315-323, 2011.

S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks,” in Advances in neural information processing systems, pp. 91-99, 2015.

J. Zhang and H.-H. Nagal, “Texture-based segmentation of road images,” Proceedings of the Intelligent Vehicles Symposium, 1994.

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