지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 1,219 - 1,222 (4page)
- DOI
- 10.7840/kics.2023.48.10.1219
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
본 논문은 고해상도 위성 영상을 이용한 의미론적 분할을 수행하는 새로운 딥러닝 기반 모델을 제안한다. 현존하는 딥러닝 기반 의미론적 분할 모델들은 인코더에서 얻어진 특징 정보가 제한적이므로, 이 정보가 디코더로 전달되어 정확도가 손상되는 문제를 가지고 있다. 이러한 한정된 특징 추출과 정확도의 저하는 예측의 비효율성을 초래하며, 이는 부정확한 결과를 유발한다. 본 연구에서는 이와 같은 한계를 극복하고자, 다양한 크기의 입력을 동시에 처리 가능하게 설계하여 기존 모델보다 향상된 인코더-디코더 구조를 제안한다. 이를 통해, 다양하고 풍부한 특징 정보를 효과적으로 추출하며 디코더로 더욱 효율적으로 정보들을 전달할 수 있고 의미론적 분할의 정확도를 향상시켜 성능을 높일 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 이중 입력 U-Net 모델
Ⅲ. 성능 평가
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
J. Jung and Y. Shin, “An extension of pre-trained deep learning model for sematic segmentation of gray-scale images,” J. KICS, vol. 48, no. 1, pp. 36-39, Jan. 2023. (https://doi.org/10.7840/kics.2023.48.1.36)
O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, “U-Net: Convolutional networks for biomedical image segmentation,” LNCS, vol. 9351, Issue Cvd, pp. 234-241, Nov. 2015. (https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_28)
C. Szegedy, S. Ioffe, V. Vanhoucke, and A. Alemi, “Inception-v4, Inception-ResNet and the impact of residual connections on learning,” in Proc. AAAI Conf. Artificial Intell. 2017, pp. 4278-4284, San Francisco, USA, Feb. 2017. (https://doi.org/10.1609/aaai
K. H. Zou, S. K. Warfield, A. Bharatha, C. M. Tempany, M. R. Kaus, S. J. Haker, W. M. Wells III, F. A. Jolesz, and R. Kikinis, “Statistical validation of image segmentation quality based on a spatial overlap index,” Academic Radiology, vol. 11, no. 2, pp.
H. Rezatofighi, N. Tsoi, J. Gwak, A. Sadeghian, I. Reid, and S. Savarese, “Generalized intersection over union: A metric and a loss for bounding box regression,” in Proc. IEEE/CVF CVRR 2019, pp. 658-666, Long Beach, USA, Feb. 2019. (https://doi.org/10.110
O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, “U-Net: Convolutional networks for biomedical image segmentation,” LNCS, vol. 9351, Issue Cvd, pp. 234-241, Nov. 2015. (https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_28)
C. Szegedy, S. Ioffe, V. Vanhoucke, and A. Alemi, “Inception-v4, Inception-ResNet and the impact of residual connections on learning,” in Proc. AAAI Conf. Artificial Intell. 2017, pp. 4278-4284, San Francisco, USA, Feb. 2017. (https://doi.org/10.1609/aaai
K. H. Zou, S. K. Warfield, A. Bharatha, C. M. Tempany, M. R. Kaus, S. J. Haker, W. M. Wells III, F. A. Jolesz, and R. Kikinis, “Statistical validation of image segmentation quality based on a spatial overlap index,” Academic Radiology, vol. 11, no. 2, pp.
H. Rezatofighi, N. Tsoi, J. Gwak, A. Sadeghian, I. Reid, and S. Savarese, “Generalized intersection over union: A metric and a loss for bounding box regression,” in Proc. IEEE/CVF CVRR 2019, pp. 658-666, Long Beach, USA, Feb. 2019. (https://doi.org/10.110
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
인코더-디코더 사이의 특징 융합을 통한 멀티 모달 네트워크의 의미론적 분할 성능 향상
한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집
2018 .11
-
Attention-based deep learning framework for skin lesion segmentation
스마트미디어저널
2024 .03
-
CT 이미지 내 안와 조직 분할을 위한 인코더-디코더 모델 성능 비교
대한전자공학회 학술대회
2023 .06
-
딥러닝 기반 세포 영상 분할
대한전자공학회 학술대회
2020 .11
-
딥러닝 기반 위성 영상 건물 분할 연구 소개
한국항공우주학회 학술발표회 초록집
2022 .04
-
시멘틱 세그멘테이션 모델을 위한 디코더 연산 효율화
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
2023 .12
-
손 영역 분할에서 입력 영상의 채널 개수에 따른 분할 결과 분 석
한국통신학회 인공지능 학술대회 논문집
2023 .09
-
Pixel-wise Intensity Feature Enhancement for Improving Deep Learning based Medical Imaging Segmentation
전자공학회논문지
2022 .02
-
인코더-디코더 구조의 CNN을 이용한 위성 영상에서의 변화탐지
한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집
2020 .11
-
영상처리 및 심층 네트워크 기반 영상 분할 방법
전자공학회논문지
2021 .01
-
딥러닝 영상 분할의 정확도 향상을 위한 처리방법 연구
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2021 .05
-
다중 스케일 특징 맵을 사용한 인코더-디코더 네트워크 기반 대비 개선
전자공학회논문지
2020 .05
-
딥러닝 모델을 이용한 드론영상 의미론적 분할
한국통신학회 학술대회논문집
2023 .02
-
위성 영상의 의미론적 분할을 위한 확장된 심층 신경망 연결 모델
한국통신학회논문지
2023 .09
-
의료 영상 분할을 위한 딥러닝 방법 간의 성능 평가
대한전자공학회 학술대회
2021 .06
-
U-Net 기반의 식물 영상 분할 기법
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2021 .05
-
의료 영상 병변 영상 분할을 위한 효율적 딥러닝 모델 연구
대한전자공학회 학술대회
2024 .06
-
Semantic segmentation을 이용한 위성 영상의 도로 검출
한국측량학회 학술대회자료집
2022 .04
-
항공 영상에서 보다 나은 다중 항목 분할을 위한 딥러닝 기반 특성-집중화 모듈
한국항공우주학회 학술발표회 초록집
2020 .11
-
U-Net 기반 의미분할 알고리즘의 개선 기술
방송공학회논문지
2024 .09
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-151-24-02-088055649