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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 972 - 980 (9page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2024.29.6.972
이용수
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본 논문에서는 다시점 영상을 이용한 딥러닝 기반 3차원 객체 분할 기술에 대해 연구하였다. 기존의 2차원 객체 분할 기술이 하나의 시점 정보만을 가지고 객체 분할 정보를 획득하는 것과 달리, 제안된 방법에서는 동일한 객체를 서로 다른 복수 개의 시점으로 촬영한 영상으로부터 3차원 분할 정보를 생성한다. 이 경우 다시점 영상간 기하 정보를 활용하여 2차원 객체 분할 결과보다 정확도를 높이고, 또한 시점간 일관성을 높일 수 있는 장점이 있다. 제안된 방법을 이용하여 콘텐츠 생성 시 주요 대상 객체인 사람에 대해 분할 성능을 테스트 하였고, 개별 사람의 instance 또한 구별하여 분할이 가능함을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 기술
Ⅲ. 제안된 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Jonathan Long, Evan Shelhamer, and Trevor Darrell, “Fully convolutional networks for semantic segmentation,” CVPR, 2015. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR.2015.7298965
Ronneberger, O., Fischer, P., Brox, T., “U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation,” In: Navab, N., Hornegger, J., Wells, W., Frangi, A. (eds) Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2015. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_28
Alexander Kirillov et al., “Segment anything,” arXiv preprint arXiv:2304.02643, 2023. https://arxiv.org/abs/2304.02643
Dillon Reis et al., “Real-Time Flying Object Detection with YOLOv8,” arXiv preprint arXiv:2305.09972, 2023. https://arxiv.org/abs/2305.09972
Weiyue Wang and Ulrich Neumann, “Depth-aware CNN for RGB-D segmentation,” ECCV, 2018. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-01252-6_9
Ronneberger, O., Fischer, P., Brox, T., “U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation,” In: Navab, N., Hornegger, J., Wells, W., Frangi, A. (eds) Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2015. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_28
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