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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.21 No.4
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 401 - 408 (8page)
- DOI
- 10.5391/IJFIS.2021.21.4.401
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Image segmentation is the process of simplifying the analysis of the meaning or the front to say the process of dividing the image into a set of multiple pixels. The multiple path feature aggregation (MPFA) method proposed in this paper aims to extract various information of an object, and uses conventional pyramid pooling or the extraction of various sized features. This information can be combined with different regional features to obtain the overall feature information. We split four paths to extract numerous local features, and the results showed that the mean intersection over union (mIOU) is 81.6% for the validation data from the PASCAL VOC 2012 dataset, and a better performance than the existing DeepLab model was demonstrated.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. MPFA
4. Experiments
5. Conclusion
References
참고문헌 (36)
참고문헌 신청
D. Mechea / What is Panoptic Segmentation and why you should care
A. Kirillov / 2019 / Panoptic segmentation / Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :9404~9413
P. Sermanet / Overfeat: integrated recognition, localization and detection using convolutional networks
J. Long / 2015 / Fully convolutional networks for semantic segmentation / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :3431~3440
M. Cordts / 2016 / The cityscapes dataset for semantic urban scene understanding / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :3213~3223
A. Kirillov / 2019 / Panoptic segmentation / Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :9404~9413
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