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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.12
- 수록면
- 1,425 - 1,430 (6page)
이용수
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In this paper, we propose a CNN based deep learning algorithm for semantic segmentation of images. In order to improve the accuracy of semantic segmentation, we combined pixel level object classification and image level object classification. The image level object classification is used to accurately detect the characteristics of an image, and the pixel level object classification is used to indicate which object area is included in each pixel. The proposed network structure consists of three parts in total. A part for extracting the features of the image, a part for outputting the final result in the resolution size of the original image, and a part for performing the image level object classification. Loss functions exist for image level and pixel level classification, respectively. Image-level object classification uses KL-Divergence and pixel level object classification uses cross-entropy. In addition, it combines the layer of the resolution of the network extracting the features and the network of the resolution to secure the position information of the lost feature and the information of the boundary of the object due to the pooling operation.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 픽셀수준 물체분류
4. 영상수준 물체분류
5. 네트워크 구조와 손실함수
6. 실험 결과
7. 결론
REFERENCE
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - 김선걸 / 2016 / 깊이 슈퍼 픽셀을 이용한 실내 장면의 의미론적 분할 방법 / 멀티미디어학회논문지 19 (3) : 531 ~ 538
[학술대회논문] - C. Szegedy / 2015 / Going Ceeper with Convolutions / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 1 ~ 9
[학술대회논문] - K. Simonyan / 2015 / Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition / Proceedings of ICLR
[학술대회논문] - L. Ye / 2018 / Learning Semantic Segmentation with Diverse Supervision / Proceeding of IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision : 1461 ~ 1469
[학술대회논문] - J. Jiang / 2017 / Incorporating Depth into both CNN and CRF for Indoor Semantic Segmentation / Proceeding of IEEE International Conference on Software Engineering and Service Science : 512 ~ 530
[학술대회논문] - C. Szegedy / 2015 / Going Ceeper with Convolutions / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 1 ~ 9
[학술대회논문] - K. Simonyan / 2015 / Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition / Proceedings of ICLR
[학술대회논문] - L. Ye / 2018 / Learning Semantic Segmentation with Diverse Supervision / Proceeding of IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision : 1461 ~ 1469
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