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본 논문에서는 이미지에서 돌출되는 객체를 검출하기 위해 Saliency Attention을 이용한 딥러닝 기반의 검출 방법을 제안하였다. 돌출 객체 검출은 사람의 시선이 집중되는 물체를 배경으로부터 분리시키는 것이며, 이미지에서 관련성이 높은 부분을 결정한다. 객체 추적 및 검출, 인식 등의 다양한 분야에서 유용하게 사용된다. 기존의 딥러닝 기반 방법들은 대부분 오토인코더 구조로, 특징을 압축 및 추출하는 인코더와 추출된 특징을 복원 및 확장하는 디코더에서 많은 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 돌출 객체 영역에 손실이 발생하거나 배경을 객체로 검출하는 문제가 있다. 제안하는 방법은 오토인코더 구조에서 특징 손실을 감소시키고 배경 영역을 억제하기 위해 Saliency Attention을 제안하였다. ELU 활성화 함수를 이용해 특징 값의 영향력을 결정하며 각각 정규화된 음수 및 양수 영역의 특징값에 Attention을 진행하였다. 제안하는 Attention 기법을 통해 배경 영역을 억제하며 돌출 객체 영역을 강조하였다. 실험 결과에서는 제안하는 방법이 기존 방법과 비교하여 향상된 검출 결과를 보였다.
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H. J. Kim / 2019 / Modified Single Shot Multibox Detector for Fine Object Detection based on Deep Learning / Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems 11(7):1773~1780
D. W. Lee / 2019 / A Study on Super Resolution Method using Encoder-Decoder with Residual Learning / Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems 11(7):2426~2433
D. I. Kim / 2019 / Automated Colorization Method based on Deep Learning with Stepwise Classification / Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems 11(7):1974~1980
A. Borji / 2014 / Salient object detection: A survey / Computational Visual Media :1~34
J. Long / 2015 / Fully convolutional networks for semantic segmentation / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :3431~3440
D. W. Lee / 2019 / A Study on Super Resolution Method using Encoder-Decoder with Residual Learning / Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems 11(7):2426~2433
D. I. Kim / 2019 / Automated Colorization Method based on Deep Learning with Stepwise Classification / Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems 11(7):1974~1980
A. Borji / 2014 / Salient object detection: A survey / Computational Visual Media :1~34
J. Long / 2015 / Fully convolutional networks for semantic segmentation / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :3431~3440
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