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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김종식 (동아대학교) 강대성 (동아대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제7호(JKIIT, Vol.19, No.7)
발행연도
2021.7
수록면
9 - 17 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2021.19.7.9

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본 논문에서는 실시간 의미론적 분할에서 최근에 많이 사용되는 이중 경로 백본을 변형한 삼중 경로 방식과 BiSeNet v2 알고리즘의 핵심인 집계 레이어(Aggregation layer)를 mDAPPM(Modified Deep Aggregation Pyramid Pooling Module)로 변경하였을 때 실시간 의미론적 분할 성능 향상을 제안한다. 기존의 집계 레이어는 단순히 2가지 경로의 특징 표현을 병합하도록 설계되었다면, 본 논문에서는 삼중 경로 mDAPPM을 이용하여 다양한 크기의 폴링 커널과 서로 다른 깊이를 통합하여 다중 스케일 특징점 추출을 진행하였다. 그 결과 실시간 속도는 기존 BiSeNet v2 동일한 88fps가 나오면서, mIOU는 BiSeNet v2 대비 max_iter = 30,000 기준으로 최대 3% 향상된 결과를 얻었다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 이론
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 방법 및 결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (11)

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