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자료유형
학술저널
저자정보
유용현 (한밭대학교 정보통신공학과) 박효빈 (한밭대학교 정보통신공학과) 이상욱 (한밭대학교 정보통신공학과) 김대한 (한밭대학교 정보통신공학과) 이규만 (현대로템) 최동걸 (한밭대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제20권 제2호
발행연도
2024.4
수록면
66 - 78 (13page)

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RGB 영상과 Thermal 영상의 다중 모달리티의 활용은 악천후나 안개, 조명 환경 등으로 가시성이 저하되는 다양한 상황에서 그 가치를 발휘한다. 이전 의미론적 분할 작업에서 RGB 영상에서 추출된 특징을 Thermal 영상의 특징과 결합하는 방식으로 높은 인지 성능을 달성했지만, 모달리티의 특성에 따른 모델 가중치는 고려하지 않고 출력된 특징을 결합했기 때문에 제한적인 성능을 보인다. 본 논문에서는 RGB 영상과 Thermal 영상을 학습하는 과정에서 네트워크가 공통적인 가중치를 갖도록 구성하고, 손실 계산 단계에서 더 많은 정보를 가진 모달리티 특징이 다른 모달리티를 이끌도록 구성하였다. 또한 상호보완적인 마스킹 모듈과 잔차 네트워크를 구성하여 FMB[1] 데이터 세트에서 12.25의 성능 향상을 이뤘다.
#의미론적 분할 #다중 모달리티 #Thermal 영상 #가중치 공유 #딥러닝 #컴퓨터 비전 #Semantic Segmentation #Multi-Modality #Thermal Video #Weight Share #Deep Learning #Computer Vision

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