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저자정보
김동범 (인하대학교) 황원 (인하대학교) 홍성은 (인하대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
868 - 873 (6page)

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Unlike human eyes that consider both shape and texture when judging objects, CNN models produce results highly dependent on image textures. Inspired by previous studies that argue reducing this dependence could increase the accuracy of segmentation models, this paper presents the potential advantages of using depth information in CNN-based segmentation models. We show that our approach ultimately improves the performance in terms of stability by reducing the dependency on texture.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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