딥러닝 기반의 Multi Scale Attention을 적용한 개선된 Pyramid Scene Parsing Network

김준혁; 이상훈; 한현호

doi:https://doi.org/10.15207/JKCS.2021.12.11.045

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김준혁 (광운대학교) 이상훈 (광운대학교) 한현호 (울산대학교)

저널정보: 한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제12권 제11호

발행연도: 2021.11

수록면: 45 - 51 (7page)

DOI: https://doi.org/10.15207/JKCS.2021.12.11.045

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딥러닝의 발전으로 인하여 의미론적 분할 방법은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 의료 영상 분석과 같이 정확성을 요구하는 분야에서 분할 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 의미론적 분할 시 특징 손실을 최소화하기 위해 딥러닝 기반 분할 방법인 PSPNet을 개선하였다. 기존 딥러닝 기반의 분할 방법은 특징 추출 및 압축 과정에서 해상도가 낮아져 객체에 대한 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 윤곽선이나 객체 내부 정보에 손실이 발생하여 객체 분류 시 정확도가 낮아지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 의미론적 분할 모델인 PSPNet을 개선하였다. 기존 PSPNet에 제안하는 multi scale attention을 추가하여 객체의 특징 손실을 방지하였다. 기존 PPM 모듈에 attention 방법을 적용하여 특징 정제 과정을 수행하였다. 불필요한 특징 정보를 억제함으로써 윤곽선 및 질감 정보가 개선되었다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터 셋으로 학습하였으며, 정량적 평가를 위해 분할 지표인 MIoU를 사용하였다. 실험을 통해 기존 PSPNet 대비 분할 정확도가 약 1.5% 향상되었다.

#딥러닝 #멀티 스케일 #영상 처리 #의미론적 분할 #ResNeXt #Deep learning #Image processing #Multi scale #Semantic segmentation #ResNeXt

참고문헌 (15)

참고문헌 신청

박찬수 / 2021 / 효율적인 객체 검출을 위해 Attention Process를 적용한 경량화 모델에 대한 연구 / 디지털융복합연구 19(5):307~313

신석용 / 2021 / 딥러닝 기반의 Semantic Segmentation을 위한 Residual U-Net에 관한 연구 / 디지털융복합연구 19(6):251~257

Seokyong Shin / 2021 / Improved YOLOv3 with duplex FPN for object detection based on deep learning / The International Journal of Electrical Engineering & Education

V. Badrinarayanan / 2017 / SegNet : A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 39(12):2481~2495

E. Sovetkin / 2021 / Encoder–Decoder Semantic Segmentation Models for Electroluminescence Images of Thin-Film Photovoltaic Modules / IEEE Journal of Photovoltaics 11(2):444~452

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