외부 메모리 어텐션 기반 준지도 비디오 객체 분할

김지윤; 홍성은

doi:10.5909/JBE.2023.28.5.613

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김지윤 (인하대학교) 홍성은 (성균관대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제28권 제5호

발행연도: 2023.9

수록면: 613 - 622 (10page)

DOI: 10.5909/JBE.2023.28.5.613

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

외부 메모리 어텐션 기반 준지도 비디오 객체 분할

김지윤 , 홍성은 방송공학회논문지 2023.09 학술저널

준지도 비디오 객체 분할에서의 어텐션 기반 마스크 예측 경향성 분석

김지윤 , 홍성은 대한전자공학회 학술대회 2023.06 학술대회자료

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

본 논문은 준지도 비디오 객체 분할에서 어텐션 기법을 활용한 연구를 다룬다. 일반적인 준지도 비디오 객체 분할은 합성곱 신경망을 사용하므로 장거리 종속성 문제를 가지고 있다. 최근 분류, 감지, 분할 등의 딥러닝 분야에서 어텐션 기법을 적용하여 이를 완화하는 연구가 진행되고 있다. 대중적으로 셀프 어텐션 기반 접근 방식이 사용되지만, 다른 영상 간의 연관성을 모델링하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문에서는 장거리 종속성 문제 완화 및 다양한 영상 간의 연관성 고려를 위해 외부 메모리 어텐션 기반의 준지도 비디오 객체 분할 기법을 제안한다. 제안 기법은 두 개의 선형 레이어를 메모리로 활용하여 다양한 영상 간의 연관성을 모델링하며, 캐스케이드 연산을 통한 어텐션 과정을 거친다. 다양한 실험을 통해 DAVIS 2017 데이터셋에서 효용성을 검증하였고, 준지도 비디오 객체 분할의 대표적인 모델인 STM(Space-Time Memory) 보다 자카드지수와 경계 정확도의 평균에서 약 3.8%의 성능 향상을 보였다.

#Attention Mechanism #External Memory #Semi-supervised Video Object Segmentation #Long-Term Dependency

참고문헌 (32)

참고문헌 신청

PERAZZI, Federico, et al. A benchmark dataset and evaluation methodology for video object segmentation. In: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. pp. 724-732. 2016.

PONT-TUSET, Jordi, et al. The 2017 davis challenge on video object segmentation. arXiv preprint arXiv:1704.00675, 2017.

XU, Ning, et al. Youtube-vos: A large-scale video object segmentation benchmark. arXiv preprint arXiv:1809.03327, 2018.

YANG, Zhao, et al. Hierarchical interaction network for video object segmentation from referring expressions. In: BMVC. 2021.

CAELLES, Sergi, et al. One-shot video object segmentation. In: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. pp. 221-230. 2017.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김지윤

소속기관 인하대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 2 이용수 70

홍성은

소속기관 경희대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 0.5% 공학 > 컴퓨터학

논문수 71 이용수 12,880

이 논문과 함께 이용한 논문

딥러닝 기반 의미론적 분할 기법을 통한 건물 자동추출 연구: 모델의 가중치 경중과 전이학습에 따른 정확도 변화 중심으로

유수홍 , 손홍규 한국측량학회지 2023 .12

가상 현실 데이터셋을 활용한 의미론적 영상 분할 기반 착륙장 인식 기술

김상현 제어로봇시스템학회 논문지 2024 .02

위성 영상의 의미론적 분할을 위한 이중 입력 딥러닝 모델

정진원 , 신요안 한국통신학회 학술대회논문집 2023 .11

Mask2Former 를 이용한 크랙 시맨틱 분할

박철홍 , 하종은 제어로봇시스템학회 논문지 2023 .12

비전 트랜스포머 성능향상을 위한 이중 구조 셀프 어텐션

이광엽 , 문환희 , 박태룡 전기전자학회논문지 2023 .09

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-151-24-02-088067210

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (32)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)