스케일 변동에 강건한 실시간 인스턴스 세그멘테이션 모델을 위한 컨볼루션 블록

Q: 이 논문에서 정의한 A2B(Aggregated Atrous Block)란 무엇인가?

여러 스케일을 고려한 특성 맵을 생성하는 블록으로, 이미지 내 물체의 다양한 크기 변화인 스케일 변동에 강건한 CNN 기반 인스턴스 세그멘테이션 모델을 구축하기 위해 제안된 구조다. 이는 YOLACT 모델에 적용되어 실시간 처리 속도를 유지하며 성능을 개선하는 역할을 수행한다.

Q: YOLACT 모델에 A2B를 적용할 때 성능을 최적화하는 방법은 무엇인가?

연구 결과, A2B를 FPN 이전에 적용하는 것이 FPN 이후에 적용하는 것보다 더 효과적이며, 블록 내에서 가지를 합칠 때 채널 순서를 정렬함으로써 특히 작은 물체에 대한 평균 재현율(AR)을 향상시킬 수 있다는 점이 확인되었다.

김상범; 장하영

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김상범 (서울대학교) 장하영 (써로마인드로보틱스)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2019 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2019.12

수록면: 1,606 - 1,608 (3page)

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인스턴스 세그멘테이션 문제는 이미지의 모든 픽셀이 어느 클래스에 속하는지 예측하는 것과 함께 각각의 물체를 분리해야 하기 때문에 많은 계산시간이 소요되어 실시간 처리가 어려운 문제이다. 최근 발표된 YOLACT의 경우 물체 마스크 생성 단계에서의 명시적인 관심 영역 계산을 배제함으 ... 전체 초록 보기

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