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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 89 - 96 (8page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2020.18.11.89
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본 논문에서는 DeepLab V3 알고리즘의 핵심인 ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)를 대신하기 위해 선행 연구한 WASPP(Wavelet Atrous Spatial Pyramid Pooling)의 mIOU 결과는 epoch=100에서 90.2%로 기존 ASPP 대비 유사하거나 약간 낮아서 성능 향상에는 미흡한 결과가 나왔다. 이를 개선하기 위해 웨이블릿 특성을 활용하면서 기존 ASPP보다 Semantic segmentation 객체 검출 성능 개선에 대해 검토하였다. 그 결과 기존 ASPP 대비 Loss 및 mIOU 부분에서 1%이상의 성능 향상이 이루어졌으며, image_6 (Monitor prediction) 영상에서는 DeepLab v3는 epoch=200 기준으로 여전히 인식 오류가 존재하나 변형 WASPP에서는 epoch=50에서 완벽히 개선되었다. 이것은 특정 영상에서 기존보다 200%이상 성능이 개선된 결과이다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 이론
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 방법 및 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
한희일 / 2018 / 지속적 호몰로지를 이용한 이미지 세그멘테이션 기법 제안 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 18(1):223~229
Liang-Chieh Chen / 2016 / Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs / Computer Vision and Pattern Recognition
Liang-Chieh Chen / 2018 / DeepLab : Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 40:834~848
Liang-Chieh Chen / 2017 / Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation / Computer Vision and Pattern Recognition
Liang-Chieh Chen / 2018 / Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation / The European Conference on Computer Vision(ECCV) :801~818
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