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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.7
- 수록면
- 1 - 8 (8page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2018.16.7.1
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본 논문은 이미지 시맨틱 분할을 위해 FCN-VGG(Fully Convolutional Network-Visual Geometry Group)기반으로 피라미드 플링 모듈을 사용하여 새로운 특징맵을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 먼저 입력 이미지의 가변성을 고려하기 위해 VGG를 FCN-VGG로 변경하여 실험하였다. 변경한 FCN-VGG를 이용하여 FCN-8 특징을 추출한다. 그리고 나서 파라미드 플링 모듈을 거쳐서 추출된 4-parts 특징들과 앞서 추출된 FCN-8 특징들을 융합하여 개선된 특징들을 얻는다. 새롭게 만들어진 특징들을 바탕으로 이미지의 픽셀들을 분류할 수 있다. 제안하는 알고리즘의 특징 맵과 기존의 특징 맵 간의 비교실험을 통해 제안하는 방법이 정확도 측면에서 평균적으로 2% 정도 개선되었다는 것을 증명했다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduce
Ⅱ. Correlational Research
Ⅲ. Proposed Algorithm
Ⅳ. Dataset and Experimental Results
Ⅴ. Conclusions
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
A. Krizhevsky / 2017 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Communications of the ACM 60(6):84~90
P. B. Felzenszwalb / 2010 / Object Detection with Discriminatively Trained Part-Based Models / IEEE 32:1627~1645
장현우 / 2017 / WFSO 알고리즘을 이용한 인공 신경망과 합성곱 신경망의 학습 / 디지털콘텐츠학회논문지 18(5):969~976
K. Simonyan / 2015 / Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition / ICLR :1~14
Z. Wen / 2017 / Modified Edge Detection Algorithm based on Canny / Communications Technology :2236~2240
P. B. Felzenszwalb / 2010 / Object Detection with Discriminatively Trained Part-Based Models / IEEE 32:1627~1645
장현우 / 2017 / WFSO 알고리즘을 이용한 인공 신경망과 합성곱 신경망의 학습 / 디지털콘텐츠학회논문지 18(5):969~976
K. Simonyan / 2015 / Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition / ICLR :1~14
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