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ACOMS+ 및 학술지 리포지터리 설명회

  • 한국과학기술정보연구원(KISTI) 서울분원 대회의실(별관 3층)
  • 2024년 07월 03일(수) 13:30
 

ESRGAN과 Semantic Soft Segmentation을 이용한 객체 분할

Object Segmentation Using ESRGAN and Semantic Soft Segmentation

한국사물인터넷학회논문지 / Journal of The Korea Internet of Things Society, (P)2466-0078;
2023, v.9 no.1, pp.97-104
https://doi.org/https://doi.org/10.20465/kiots.2023.9.1.097
윤동식 (고려대학교)
곽노윤 (백석대학교)
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초록

본 논문은 ESRGAN(Enhanced Super Resolution GAN)과 SSS(Semantic Soft Segmentation)을 이용한객체 분할에 관한 것이다. 본 논문의 연구진이 앞서 제안한 Mask R-CNN과 SSS를 이용한 객체 분할 방법의 분할 성능은 전반적으로 양호하지만 객체의 크기가 상대적으로 작은 경우 분할 성능이 저조해지는 문제점이 있었다. 본 논문은이러한 문제점을 해소하기 위한 것이다. 제안된 방법은 Mask R-CNN을 통해 검출된 객체의 크기가 일정 기준치 이하인 경우, ESRGAN을 통해 초해상화를 수행한 후, SSS을 수행함으로써 소형 객체의 분할 성능을 개선하고자 한다. 제안된 방법에 따르면, 기존의 방법에 비해 크기가 작은 객체의 분할 특성을 좀 더 효과적으로 개선할 수 있음을 확인할수 있었다.

keywords
ESRGAN, Mask R-CNN, Semantic Soft Segmentation, Super-resolution, Image Segmentation, ESRGAN, Mask R-CNN, Semantic Soft Segmentation, 초해상화, 영상 분할

Abstract

This paper is related to object segmentation using ESRGAN(Enhanced Super Resolution GAN) and SSS(Semantic Soft Segmentation). The segmentation performance of the object segmentation method using Mask R-CNN and SSS proposed by the research team in this paper is generally good, but the segmentation performance is poor when the size of the objects is relatively small. This paper is to solve these problems. The proposed method aims to improve segmentation performance of small objects by performing super-resolution through ESRGAN and then performing SSS when the size of an object detected through Mask R-CNN is below a certain threshold. According to the proposed method, it was confirmed that the segmentation characteristics of small-sized objects can be improved more effectively than the previous method.

keywords
ESRGAN, Mask R-CNN, Semantic Soft Segmentation, Super-resolution, Image Segmentation, ESRGAN, Mask R-CNN, Semantic Soft Segmentation, 초해상화, 영상 분할

한국사물인터넷학회논문지