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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제29권 제3호
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 131 - 137 (7page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2023.29.3.131
이용수
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본 논문은 전방향의 어안 이미지 데이터셋을 사용하여 깊이 추정 네트워크와 의미론적 분할 네트워크를 같이 훈련하는 다중 태스크 학습 네트워크를 고안했다. 깊이 추정 네트워크로부터 나오는 특징 맵을 샘플링한 후 멀티 스케일로 구성하여 의미론적 분할 네트워크에 넘겨준다. 이로 인해 기존의 의미론적 분할에 사용되는 네트워크보다 훨씬 가벼운 구조를 구성하며 다른 의미론적 분할 네트워크와 비슷한 성능을 내고 있다. 또한 깊이 추정 태스크에서 의미론적 정보를 함께 학습함으로써 잘못된 깊이가 복원되고 노이즈가 사라지는 결과를 보여주었다. 따라서 깊이 추정과 의미론적 분할을 동시에 학습함으로써 서로 추출할 수 없는 정보들에 대해 공유하며 상호 보완적인 역할을 해주어, 효율적인 다중 태스크 학습 결과를 보여주었다. 추가적으로 전방향 어안 이미지 데이터셋에 대해서도 다중 태스크 학습이 가능함을 보여주었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 깊이 추정 특징 맵을 이용한 의미론적 분할
3. 실험 결과 및 분석
4. 결론
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
Zhang, Zhenyu, et al., "Joint task-recursive learning for semantic segmentation and depth estimation." Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV), pp. 235-251, 2018.
Mishkin, Dmytro, and Jiri Matas, "All you need is a good init." arXiv preprint arXiv:1511.06422, 2015.
Meng, Tianjian, et al., "Revisiting Multi-Scale Feature Fusion for Semantic Segmentation." arXiv preprint arXiv:2203.12683, 2022.
Zhang, Yu, and Qiang Yang, "An overview of multi-task learning." National Science Review, Vol. 5, No. 1, pp. 30-43, 2018.
Won, Changhee, Jongbin Ryu, and Jongwoo Lim, "Omnimvs: End-to-end learning for omnidirectional stereo matching." Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, pp. 8987-8996, 2019.
Mishkin, Dmytro, and Jiri Matas, "All you need is a good init." arXiv preprint arXiv:1511.06422, 2015.
Meng, Tianjian, et al., "Revisiting Multi-Scale Feature Fusion for Semantic Segmentation." arXiv preprint arXiv:2203.12683, 2022.
Zhang, Yu, and Qiang Yang, "An overview of multi-task learning." National Science Review, Vol. 5, No. 1, pp. 30-43, 2018.
Won, Changhee, Jongbin Ryu, and Jongwoo Lim, "Omnimvs: End-to-end learning for omnidirectional stereo matching." Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, pp. 8987-8996, 2019.
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