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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정홍구 (한국기술교육대학교) 정현우 (한국기술교육대학교) 윤병현 (한국기술교육대학교) 최강선 (한국기술교육대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제58권 제1호(통권 제518호)
발행연도
2021.1
수록면
67 - 73 (7page)
DOI
10.5573/ieie.2021.58.1.67

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심층 신경망 이용하는 영상 분할 방법은 의미 단위 영상 분할 문제에서 좋은 성능을 보여 왔지만, 신경망 내부의 반복되는 샘플링에 의한 동작 부정확하고 불확실한 경계를 갖는 고질적인 문제가 있다. 반면에 전통적인 영상처리 기법을 이용한 영상분할 방법은 객체가 뚜렷한 윤곽을 갖으나 의미 단위 분할이 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 영상처리 기법과 심층 신경망을 모두 활용해 의미 단위 분할이 가능하며 더욱 정확한 윤곽을 갖는 영상 분할 방법을 제안한다. 공공 데이터 셋을 이용한 실험에서 제안하는 영상 분할 방법은 심층 신경망 기반 영상 분할기법의 결과를 효율적으로 개선함을 보여준다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (18)

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