지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 676 - 690 (15page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2024.29.5.676
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
본 논문에서는 U-Net 기반의 의미분할 알고리즘을 개선하여 성능을 향상시키기 위한 새로운 접근 방안을 제시하였다. 제안된 방법은 초해상도(SR) 기술을 도입하여 입력 이미지의 해상도를 개선하고, 컨볼루션 블록 어텐션 모듈(CBAM)을 활용하여 중요한 특징을 강조하며, 푸리에 변환을 통해 전역적 정보를 보존하였다. 이러한 개선 요소들은 의미분할의 정확도를 높이기 위해 효과적으로 작용하였다. 특히, 초해상도 기술은 입력 이미지의 디테일을 살려 의미분할의 정밀도를 높이는 데 기여하였다. 또한, CBAM을 통해 각 특징 맵의 중요한 부분을 강조하여 네트워크의 성능을 극대화하였다. 마지막으로, 푸리에 변환을 사용하여 전역적인 주파수 정보를 보존함으로써 보다 일관된 분할 결과를 얻을 수 있었다. 실험 결과, 제안된 방법은 BCEWithLogitsLoss, IoU, Dice 계수 등 다양한 평가 지표에서 기존의 U-Net 및 다른 변형 모델보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 제안된 방법은 IoU와 Dice 계수에서 현저한 성능 향상을 보여주었으며, 이는 실제 의미분할 작업에서의 실용성을 높이는 데 중요한 역할을 하였다. 이러한 결과는 제안된 방법이 의료 영상 분석, 자율 주행, 위성 이미지 분석 등 다양한 응용 분야에서의 의미분할 작업에 기여할 수 있음을 시사한다. 본 논문은 향후 연구에 있어 의미분할 알고리즘의 성능을 더욱 향상시키기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Y. Liu; C. Liu; K. Han; Q. Tang; Z. Qin, “Boosting Semantic Segmentation from the Perspective of Explicit Class Embeddings,” proceedings of International Conference on Computer Vision, Paris, France, pp. 821-831, 2023. doi: https://doi.org/10.1109/ICCV51070.2023.00082
G. Lin, A. Milan, C. Shen, I. Reid, “RefineNet: Multi-path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation,” Proceedings of Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Honolulu, HI, USA, pp. 1925-1934, 2017. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1611.06612
Y. Yang, S. Soatto, “FDA: Fourier Domain Adaptation for Semantic Segmentation,” Proceedings of Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Seattle, WA, USA, pp. 4084–4094, 2020. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.00414
J. Long, E. Shelhamer, T. Darrell, “Fully convolutional networks for semantic segmentation,” Proceedings of Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Boston, MA, USA, pp. 3431-3440, 2015. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR.2015.7298965
O. Ronneberger, P. Fischer, T. Brox, “U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation,” Proceedings of International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. Munich, Germany, pp. 234-241, 2015. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_28
G. Lin, A. Milan, C. Shen, I. Reid, “RefineNet: Multi-path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation,” Proceedings of Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Honolulu, HI, USA, pp. 1925-1934, 2017. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1611.06612
Y. Yang, S. Soatto, “FDA: Fourier Domain Adaptation for Semantic Segmentation,” Proceedings of Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Seattle, WA, USA, pp. 4084–4094, 2020. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.00414
J. Long, E. Shelhamer, T. Darrell, “Fully convolutional networks for semantic segmentation,” Proceedings of Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Boston, MA, USA, pp. 3431-3440, 2015. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR.2015.7298965
O. Ronneberger, P. Fischer, T. Brox, “U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation,” Proceedings of International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. Munich, Germany, pp. 234-241, 2015. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_28
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
U-Net 기반의 식물 영상 분할 기법
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2021 .05
-
U-Net을 이용한 이미지 내 부식 시편 분할에 관한 연구
한국표면공학회지
2024 .12
-
A cux on Transformer-based U-NET models for Medical Image Segmentation
대한전자공학회 학술대회
2024 .06
-
손 영역 분할에서 입력 영상의 채널 개수에 따른 분할 결과 분 석
한국통신학회 인공지능 학술대회 논문집
2023 .09
-
U-Net 기반 식물 영상 분할을 이용한 엽면적 추정
대한전자공학회 학술대회
2022 .06
-
Multi-Level Transformer-based Segmentation Network for Abnormal Tissue Segmentation in Medical Image
한국정보과학회 학술발표논문집
2021 .06
-
이중 입력을 이용한 개선된 U-Net 모델 기반 위성 영상의 의미론적 분할
한국통신학회논문지
2023 .10
-
폐 CT 영상 분할을 위한 다해상도 U-Net
대한전자공학회 학술대회
2020 .08
-
Residual 3D U-Net 기반 다발성 경화증 병변의 의미론적 분할
한국정보기술학회논문지
2021 .11
-
Temporal Difference-based Weighted Instance Segmentation Applied on Consecutive Images for Food Recognition
제어로봇시스템학회 논문지
2023 .12
-
주행 이미지의 왜곡에 따른 Semantic segmentation 변화
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2020 .07
-
신장암 진단을 위한 U-Net과 U-Net++ 기반 신장 및 종양 자동 분할 연구
한국정보통신학회논문지
2025 .03
-
의료 영상 분할을 위한 딥러닝 방법 간의 성능 평가
대한전자공학회 학술대회
2021 .06
-
영상처리 및 심층 네트워크 기반 영상 분할 방법
전자공학회논문지
2021 .01
-
Pixel-wise Intensity Feature Enhancement for Improving Deep Learning based Medical Imaging Segmentation
전자공학회논문지
2022 .02
-
Wide Residual Networks for Semantic Segmentation
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2018 .10
-
U-net을 활용한 연기 Segmentation 탐지 기법
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2021 .07
-
폐 결절 분할을 위한 맞춤형 Segmentation Anything Model
한국정보과학회 학술발표논문집
2024 .06
-
복부 CT 영상에서의 신장 및 신장종양에 대한 U-Net 기반의 자동 분할 기법
한국차세대컴퓨팅학회 논문지
2023 .02
-
Semantic Segmentation 기술 동향에 대한 연구
한국정보과학회 학술발표논문집
2020 .07
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0