저정밀 레이블 지도를 이용한 의미론적 영상 분할Sematic Image Segmentation Using Coarse Label Map

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딥러닝 기반 의미적 영상 분할 방법은 학습을 위해 많은 비용이 요구되는 고정밀 레이블 지도가 필요하다. 이러한 문제점을 해결하고자 우리는 상대적으로생성이 쉬운 저정밀 레이블 지도를 이용한 의미적 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 저정밀 레이블지도를 활용하여 레이블 히트맵을 정의하고, 이를CRF의 단항 퍼텐셜로 이용하여 의미적 분할을 수행한다. Cityscape 데이터 셋에 대한 성능평가에서, 제안하는 방법의 결과가 저정밀 레이블 지도 대비 더향상된 성능을 내었고, 딥러닝 기반 방법 성능의 66% 에 가까운 성능을 얻었다. 본 연구는 의미적 영상 분할 연구 및 고정밀 레이블 지도 생성에 도움이 될 것으로 판단된다.
Publisher
한국통신학회
Issue Date
2019-07
Language
Korean
Citation

한국통신학회논문지, v.44, no.9, pp.1690 - 1693

ISSN
1226-4717
URI
http://hdl.handle.net/10203/268133
Appears in Collection
EE-Journal Papers(저널논문)
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