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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김정환 (숭실대학교) 김선혁 (숭실대학교) 김주희 (숭실대학교) 최형일 (숭실대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제21권 제3호
발행연도
2021.3
수록면
23 - 32 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

의미론적 영상 분할의 정확도 향상을 위한 에지 정보 기반 후처리 방법
김정환 ,  김선혁 ,  김주희 외 1명 한국콘텐츠학회논문지 2021.03 학술저널

2020

의미론적 영상 분할을 위한 에지 맵 기반 후처리 알고리즘
김정환 미디어학과(일원) 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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컴퓨터 비전 분야의 의미론적 영상 분할(Semantic Image Segmentation) 기술은 이미지를 픽셀 단위로 분할 하여 클래스를 나누는 기술이다. 이 기술도 기계 학습을 이용한 방법으로 성능이 빠르게 향상되는 중이며, 픽셀 단위의 정보를 활용할 수 있는 높은 활용성이 주목받는 기술이다. 그러나 이 기술은 초기부터 최근까지도 계속 ‘세밀하지 못한 분할’에 대한 문제가 제기되어 왔다. 이 문제는 레이블 맵의 크기를 계속 늘리면서 발생한 문제이기 때문에, 자세한 에지 정보가 있는 원본 영상의 에지 맵을 이용해 레이블 맵을 수정하여 개선할 수 있을 것으로 예상할 수 있었다. 따라서 본 논문은 기존 방법대로 학습 기반의 의미론적 영상 분할을 유지하되, 그 결과인 레이블 맵을 원본 영상의 에지 맵 기반으로 수정하는 후처리 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법에 알고리즘의 적용 한 뒤 전후의 정확도를 비교했을 때 평균적으로 약 1.74% 픽셀 정확도와 1.35%의 IoU(Intersection of Union) 정확도가 향상되었으며, 결과를 분석했을 때 성공적으로 본래 목표한 세밀한 분할 기능을 개선했음을 보였다.
#컴퓨터비전 #머신러닝 #딥러닝 #영상처리 #의미론적 분할 #Computer Vision #Machine Learning #Deep Learning #Image Processing #Semantic Segmentation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
J. Long / 2015 / Fully convolutional networks for semantic segmentation / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition google schola Jing Liu / 2018 / Collaborative deconvolutional neural networks for joint depth estimation and semantic segmentation / IEEE transactions on neural networks and learning systems 29(11):5655~5666 google schola Carlos H. Perdiguero / 2018 / In pixels we trust: From Pixel Labeling to Object Localization and Scene Categorization / 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS) google schola Yanhua Cheng / 2017 / Locality-sensitive deconvolution networks with gated fusion for rgb-d indoor semantic segmentation / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition google schola Guosheng Lin / 2017 / Refinenet: Multi-path refinement networks for high-resolution semantic segmentation / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition google schola

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