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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 269 - 274 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2022.32.4.269
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의미론적 이미지 분할 모델 학습을 위한 픽셀 단위의 라벨을 수집하는 것은 클래스 단위의 라벨링보다 더 어렵고, 많은 시간이 필요하다. 현재 라벨링 비용을 줄이기 위해 클래스 라벨과 같이 정보가 적은 라벨을 사용하여 이미지 분할 모델을 학습하는 약지도 기반 학습 방법들이 연구되고 있지만, 클래스 단위 라벨링도 상당한 자원을 필요로 한다. 따라서 본 연구는 다수의 클래스 라벨이 없는 이미지 데이터를 약지도 의미론적 이미지 분할 학습에 추가로 활용하는 방법을 제안한다. 제안하는 아이디어의 핵심은 이미지 분류 모델의 예측 오류를 줄여 이미지 분할 모델이 라벨이 없는 데이터의 위치 정보를 효과적으로 학습하고자 한다. 보조 이미지 분류 모델을 사용한 의사 라벨링 기법으로 이미지 분할 모델의 성능을 높인다. 실험 결과 클래스가 없는 데이터를 사용할 경우 PASCAL VOC 2012 데이터에 대해 기존 모델 대비 높은 정확도와 안정성을 가진다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 기법
4. 실험 환경 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
BoRa Kim, HyeWon Kim, JaeHee Kim, Xuefeng Zhang, and Yong Soo Kim, “Segmentation of Mass in Mammography using Deep Learning,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 31, no. 1, pp. 075-081, 2021.
Yong-Hyun Cho, and Seong-Hyeon Kim, “Labeling of Facility Crops Using Instance Segmentation of Deep Learnin,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 31, no. 4, pp. 305-310, 2021.
Jiwoon Ahn, Sunghyun Cho, and Suha Kwak, “Weakly supervised learning of instance segmentation with inter-pixel relations,” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2209-2218, 2019.
Jungbeom Lee, Eunji Kim, Sungmin Lee, Jangho Lee, and Sungroh Yoon, “FickleNet: Weakly and Semi-supervised Semantic Image Segmentation using Stochastic Inference,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 5267-5276, 2019.
Bolei Zhou, Aditya Khosla, Agata Lapedriza, Aude Oliva, and Antonio Torralba, “Learning Deep Features for Discriminative Localization,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2921-2929, 2016.
Yong-Hyun Cho, and Seong-Hyeon Kim, “Labeling of Facility Crops Using Instance Segmentation of Deep Learnin,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 31, no. 4, pp. 305-310, 2021.
Jiwoon Ahn, Sunghyun Cho, and Suha Kwak, “Weakly supervised learning of instance segmentation with inter-pixel relations,” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2209-2218, 2019.
Jungbeom Lee, Eunji Kim, Sungmin Lee, Jangho Lee, and Sungroh Yoon, “FickleNet: Weakly and Semi-supervised Semantic Image Segmentation using Stochastic Inference,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 5267-5276, 2019.
Bolei Zhou, Aditya Khosla, Agata Lapedriza, Aude Oliva, and Antonio Torralba, “Learning Deep Features for Discriminative Localization,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2921-2929, 2016.
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