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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.6
- 수록면
- 451 - 456 (6page)
- DOI
- http://dx.doi.org/10.13067/JKIECS.2017.12.3.451
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컴퓨터비전에서 가장 기본적이고, 복잡한 문제를 수반하는 의미론적 분할(Semantic segmentation)은 이미지의 각 픽셀을 특정 객체로 분류하며, 레이블(label)을 지정하는 작업을 수행한다. 기존에 연구되어온 확률적 그래프 모델인 MRF와 CRF는 픽셀 수준의 라벨링 작업의 정확도를 높이는 효과적인 방법으로 연구되어왔다. 본 논문에서는 최근 각광받고 있는 딥러닝의 한 부류인 CNN과 확률 모델인 CRF를 결합한 형태의 의미론적 분할 방법을 제안하였다. 학습과 성능 검증을 위하여 Pascal VOC 2012 이미지 데이터베이스를 사용하였고, 학습에 사용되지 않은 임의의 이미지를 이용하여 테스트를 진행 하였다. 연구의 결과로서 기존 의미론적 분할 알고리즘보다 더욱 뛰어난 분할 성능을 보여주었다.
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참고문헌 (17)
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K. Alex / 2012 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Proc. of Advances in Neural Information Processing System :1097~1105
방상완 / 2017 / 합성곱 신경망을 이용한 이미지 기반 화재 감지 시스템의 구현 / 한국전자통신학회 논문지 12(02):331~336
S. Ren / 2015 / Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks / Proc. of Advances in neural Information Processing Systems :91~99
S. Ji / 2013 / 3D convolutional neural networks for human action recognition / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 35(1):221~231
C. Farabet / 2013 / Learning hierarchical features for scene labeling / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 35(8):1915~1929
방상완 / 2017 / 합성곱 신경망을 이용한 이미지 기반 화재 감지 시스템의 구현 / 한국전자통신학회 논문지 12(02):331~336
S. Ren / 2015 / Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks / Proc. of Advances in neural Information Processing Systems :91~99
S. Ji / 2013 / 3D convolutional neural networks for human action recognition / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 35(1):221~231
C. Farabet / 2013 / Learning hierarchical features for scene labeling / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 35(8):1915~1929
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