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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 67 - 76 (10page)
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본 연구에서는 다중 라벨링이 되어 있는 이미지 데이터를 대상으로 시멘틱 세그멘테이션을 활용한 효율적인 오브젝트별 영역 분류기법을 연구한다. 이미지 데이터에 포함된 색상 정보, 윤곽선, 명암, 채도 등 다양한 픽셀 단위 정보와 프로세싱 기법뿐만 아니라 각 오브젝트들이 위치한 세부 영역을 의미 있는 단위로 추출하여 추론 결과에 반영하는 실험을 진행하고 그 결과에 대해 논의한다. 이미지 분류에서 훌륭한 성능을 검증받은 뉴럴 네트워크를 활용하여 비정형성이 심하고 다양한 클래스 오브젝트가 포함된 이미지 데이터를 대상으로 어떤 오브젝트가 어디에 위치하였는지 파악하는 작업을 진행한다. 이러한 연구를 기반으로 향후 다양한 오브젝트가 포함된 복잡한 이미지의 실시간 세부 영역 분류를 진행하는 인공지능 서비스 제공을 목표로 한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Semantic Segmentation
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험 결과 및 논의
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
M. Thoma, “A survey of semantic segmentation,” CoRR, vol.abs/ 1602.06541, 2016, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1602. 06541
Krizhevsky, A., Sutskever, I., and Hinton, G. E. “ImageNet classification with deep convolutional neural net-works.” In NIPS, 2012, pp. 1106?1114
J. Long, E. Shelhamer, and T. Darrell. “Fully convolutional networks for semantic segmentation.” In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2015, pp. 3431-3440
X. Liang, L. Lin, W. Yang, P. Luo, J. Huang, and S. Yan. “Clothes co-parsing via joint image segmentation and labeling with application to clothing retrieval.” In IEEE Transactions on Multimedia, 2016. pp. 1175-1186
G. Huang, Z. Liu, K. Q. Weinberger, and L.van derMaaten. “Densely connected convolutional networks.” In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017.
J. Long, E. Shelhamer, and T. Darrell. “Fully convolutional networks for semantic segmentation.” In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2015, pp. 3431-3440
X. Liang, L. Lin, W. Yang, P. Luo, J. Huang, and S. Yan. “Clothes co-parsing via joint image segmentation and labeling with application to clothing retrieval.” In IEEE Transactions on Multimedia, 2016. pp. 1175-1186
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