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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 1,049 - 1,059 (11page)
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기존의 영역 병합을 통한 이미지 분할 방법에서는 이웃한 두 영역 사이의 정보만을 이용하여 병합 모델을 학습한다. 학습 과정에서는 두 영역 사이의 지역적인 정보뿐만 아니라 물체 정보와 같은 전역적인 정보 또한 활용 가능하므로 주어진 모든 정보를 활용하여 병합 모델의 성능을 높이는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 학습 기반의 이미지 분할 알고리즘에서 학습 시에만 사용 가능한 특권정보를 활용하는 SVM+ 방법을 제안한다. 특권정보는 학습 시에만 사용 가능한 정보이므로 전통적인 지도학습 방법으로는 학습이 불가하다. SVM+와 같은 특권정보를 학습할 수 있는 구조를 통해 지역 정보뿐만 아니라 물체 정보를 포함하여 영역 간의 병합 여부를 결정하는 모델을 학습하였다. BSDS 500 데이터 세트와 VOC 2012 데이터 세트에서 벤치마크를 수행하였으며 대부분의 평가 지표에서 개선된 성능을 보여 주었다. 특히 학습 데이터 세트가 작은 경우에 기존의 알고리즘에 비해서 월등히 뛰어난 성능을 보인다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 물체 정보를 활용한 이미지 분할
Ⅳ. LUPI 구조의 구현 방법
Ⅴ. 실험 결과 및 분석
Ⅵ. 결론
References
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
D. Weiss / 2013 / Scalpel: Segmentation cascades with localized priors and efficient learning / Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013 IEEE Conference on :2035~2042
Z. Ren / 2013 / Image segmentation by cascaded region agglomeration / Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013 IEEE Conference on :2011~2018
R. Achanta / 2012 / Slic superpixels compared to state-of-the-art superpixel methods / Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transaction on 34(11):2274~2282
V. Vapnik / 2009 / A new learning paradigm:Learning using privileged information / Neural Networks 22(5):544~557
D. Martin / The Berkeley Segmentation Dataset and Benchmark
Z. Ren / 2013 / Image segmentation by cascaded region agglomeration / Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013 IEEE Conference on :2011~2018
R. Achanta / 2012 / Slic superpixels compared to state-of-the-art superpixel methods / Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transaction on 34(11):2274~2282
V. Vapnik / 2009 / A new learning paradigm:Learning using privileged information / Neural Networks 22(5):544~557
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