조건부 무작위장을 사용한 세그넷의 시맨틱 영상 분할 성능 향상 Improving the Semantic Image Segmentation Performance of SegNet Using Conditional Random Fields

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본 논문에서는 CRF를 이용한 SegNet의 시맨틱 영상 분할 성능 향상 방법을 제안한다. 심층 합성곱 신경망 구조로 이루어진 SegNet은 특징 맵에 대한 반복적인 스케일링을 수반하기 때문에 영상 분할 결과의 선명도가 낮다. CRF 알고리즘은 원본 영상의 구조 및 질감 패턴에 따라 SegNet의 분할 결과를 보간함으로써 선명도 및 정확도를 개선한다. CamVid 데이터 셋에 대해 성능 비교 평가를 수행하였으며, 제안하는 방법이 더 높은 성능을 가짐을 보였다. 본 연구는 시맨틱 영상 분할 방법 개선에 실질적인 도움이될 것으로 판단된다.
Publisher
한국통신학회
Issue Date
2018-03
Language
Korean
Keywords

Semantic segmentation; Conditional random field; Deep convolutional neural network

Citation

한국통신학회논문지, v.43, no.3, pp.519 - 521

ISSN
1226-4717
URI
http://hdl.handle.net/10203/242642
Appears in Collection
EE-Journal Papers(저널논문)
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