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본 논문에서는 U-Net 기반의 semantic segmentation 방법에서 정확도를 향상시키기 위해 residual learning을 활용한 인코더-디코더 구조의 모델을 제안하였다. U-Net은 딥러닝 기반의 semantic segmentation 방법이며 자율주행 자동차, 의료 영상 분석과 같은 응용 분야에서 주로 사용된다. 기존 U-Net은 인코더의 얕은 구조로 인해 특징 압축 과정에서 손실이 발생한다. 특징 손실은 객체의 클래스 분류에 필요한 context 정보 부족을 초래하고 segmentation 정확도를 감소시키는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 제안하는 방법은 기존 U-Net에 특징 손실과 기울기 소실 문제를 방지하는데 효과적인 residual learning을 활용한 인코더를 통해 context 정보를 효율적으로 추출하였다. 또한, 인코더에서 down-sampling 연산을 줄여 특징맵에 포함된 공간 정보의 손실을 개선하였다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터셋 실험에서 기존 U-Net 방법에 비해 segmentation 결과가 약 12% 향상되었다.
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Shin, S. / 2021 / Improved YOLOv3 with duplex FPN for object detection based on deep learning / The International Journal of Electrical Engineering & Education
Kirillov, A / 2019 / Panoptic Segmentation / 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :9396~9405
Shelhamer, E. / 2017 / Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 39(4):640~651
Ronneberger, O. / 2015 / U-Net:Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation / Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 9351(Cvd):234~241
Badrinarayanan, V. / 2017 / SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 39(12):2481~2495
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Shelhamer, E. / 2017 / Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 39(4):640~651
Ronneberger, O. / 2015 / U-Net:Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation / Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 9351(Cvd):234~241
Badrinarayanan, V. / 2017 / SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 39(12):2481~2495
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