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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 1 - 12 (12page)
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In this paper, we present a new architecture for semantic segmentation. Semantic segmentation aims at a pixel-wise classification which is important to fully understand images. Previous semantic segmentation networks use features of multi-layers in the encoder to predict final results. However, they do not contain various receptive fields in the multi-layers features, which easily lead to inaccurate results for boundaries between different classes and small objects. To solve this problem, we propose a multi-path feature fusion module that allows for features of each layers to contain various receptive fields by use of a set of dilated convolutions with different dilatation rates. Various experiments demonstrate that our method outperforms previous methods in terms of mean intersection over unit (mIoU).
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구 및 이론
3. 제안하는 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
J. Long, E. Shelhamer, and T. Darrell, “Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3431-3440, 2015.
H. Noh, S. Hong, and B. Han, "Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation," Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 1520-1528, 2015.
O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, “Unet: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation,” Proceedings of the International Conference on Medical Image Computing and Computer-assisted Intervention, pp. 234-241, 2015.
V. Badrinarayanan, A. Kendall, and R. Cipolla, “Segnet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 39, No. 12, pp. 2481-2495, 2017.
S.K. Kim and C.W. Lee, “Segmentation Image Semantic Combining Image-level and Pixellevel Classification,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 21, No. 12, pp. 1425-1430, 2018.
H. Noh, S. Hong, and B. Han, "Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation," Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 1520-1528, 2015.
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