조건부 랜덤 필드와 컨볼루션 신경망을 이용한 의미론적인 객체 분할 방법

• 영문명: Semantic Segmentation using Convolutional Neural Network with Conditional Random Field
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 임수창(Su-Chang Lim) 김도연(Do-Yeon Kim)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제12권 제3호, 451~456쪽, 전체 6쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.06.20

국문 초록

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.

영문 초록

Semantic segmentation, which is the most basic and complicated problem in computer vision, classifies each pixel of an image into a specific object and performs a task of specifying a label. MRF and CRF, which have been studied in the past, have been studied as effective methods for improving the accuracy of pixel level labeling. In this paper, we propose a semantic partitioning method that combines CNN, a kind of deep running, which is in the spotlight recently, and CRF, a probabilistic model. For learning and performance verification, Pascal VOC 2012 image database was used and the test was performed using arbitrary images not used for learning. As a result of the study, we showed better partitioning performance than existing semantic partitioning algorithm.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 관련연구

Ⅲ. CNN과 CRF를 결합한 의미론적 분할 알고리즘

Ⅳ. 실험 및 결과

Ⅴ. 결 론

References

키워드

Segmentation Semantic Segmentation Convolutional Neural Network Conditional Random Field Fully Convolutional Neural Network 분할 의미론적 분할 컨볼루션 신경망 조건부 랜덤 필드 풀리 컨볼루션 신경망