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NTIS 바로가기멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.22 no.9, 2019년, pp.1000 - 1010
송태용 (School of Electrical Electronic Engineering, Yonsei University) , 장현성 (EO) , 하남구 (EO) , 연윤모 (EO) , 권구용 (EO) , 손광훈 (School of Electrical Electronic Engineering, Yonsei University)
Image semantic segmentation and dehazing are key tasks in the computer vision. In recent years, researches in both tasks have achieved substantial improvements in performance with the development of Convolutional Neural Network (CNN). However, most of the previous works for semantic segmentation ass...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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영상의 의미론적 분할은 무엇인가? | 영상의 의미론적 분할은 영상에서 같은 클래스(Class)의 물체에 해당하는 픽셀끼리 나누는 작업으로, 자율주행 등 산업의 각종 분야의 자동화를 위해 필수적인 연구인 영상인식의 한 분야이다. 최근GPU 등 하드웨어의 발달과 다양의 데이터 셋에 기반을 둔 딥 러닝 방식들이 FCN[9] 을 시작으로 개발되어 왔다. | |
멀티태스크 학습의 목표는 무엇인가? | 멀티태스크 학습은 여러 개의 다양한 작업을 함께 학습함으로써 단일 학습 대비 두 작업 모두에서 향상된 결과를 얻는 것을 목표로 한다. 멀티태스크 학습에는 두 작업이 물리적, 수학적으로 관련이 있는 경우도 있지만 [18,19], 비교적 약한 연관성을 지닌 경우도 있다 [20,21]. | |
제안한 네트워크에서 의미론적 분할과 안개제거 모두 다량의 데이터를 사용한 지도학습을 통해 학습될 때 필요한 구성은? | 제안한 네트워크는 의미론적 분할과 안개제거 모두 다량의 데이터를 사용한 지도학습(Supervised Learning)을 통해 학습된다. 따라서 학습을 위해 입력 안개 영상과 그에 해당하는 Clean영상, 영상 분할에 대한 Ground-truth 쌍의 학습 데이터 구성이 필요하다. 이를 위해 Ground-truth 분할 영상이 제공되는 Clean 영상에 인공적인 안개를 합성한다. |
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