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NTIS 바로가기주관연구기관 | 연세대학교 Yonsei University |
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연구책임자 | 함범섭 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-03 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202000004019 |
과제고유번호 | 1711088220 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2020-07-29 |
키워드 | 딥러닝.컨볼루션 뉴럴 네트워크.시멘틱 영상 정합.지도/반지도/약한.지도/비지도 학습.시멘틱 영상 정합 데이터셋. |
□ 연구개요
기존 영상 정합 기술은, 스테레오 정합(stereo matching), 움직임 추정(optical flow)과 같이 동일한 장면 및 물체를 촬영한 영상에 국한되어 있었다. 이와 달리, 시멘틱 정합은 같은 범주(category)에 속해 있지만 서로 다른 형태를 띠고 있는 물체 영상에 대한 정합을 목표로 하며 이를 통해 영상의 의미론적 연관성을 모델링 할 수 있다. 본 연구는 모든 픽셀에 대한 밀집 시멘틱 영상 정합 및 핵심 응용 기술 개발을 목표로 한다. 밀집 시멘틱 영상 정합은 물체 인식, 시멘틱 세그먼테이션(se
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