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박진영 (한국과학기술원) 양승한 (한국과학기술원) 김윤형 (한국과학기술원) 남도원 (한국전자통신연구원) 김창익 (한국과학기술원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2020년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2020.11
수록면
306 - 311 (6page)

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Learning semantic segmentation networks for naval ship images requires a large amount of images and corresponding pixel-wise annotations. However, it is difficult to collect lots of real naval ship images, also it takes a lot of time to annotate their labels. In this paper, we propose a self-training-based semi-supervised domain adaptation scheme that utilizes i) synthesized naval ship images and their labels, ii) unlabeled real naval ship images, and iii) a small number of labeled naval ship images. Experiment results show that the proposed method achieves competitive performance on semantic segmentation for real – domain naval ship images.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌

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