인공신경망을 활용한 도로표면 객체정보 검출 과정에서의 성능 향상을 위한 Superpixel 기반 데이터 전처리 기술 적용 연구 (A Study on the application of Superpixel based preprocessing technology to improve performance in the road surface object information detecting process using artificial neural networks)

서지정보

· 발행기관 : 한국디지털콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 디지털콘텐츠학회논문지 / 21권 / 11호 / 2049 ~ 2056페이지
· 저자명 : 김연태, 임재규, 유형목, 이문섭

초록

Superpixel이란 유사성을 지닌 픽셀들을 일정 기준에 따라 묶어서 만든 하나의 커다란 픽셀을 말한다. Superpixel을 활용할 경우 객체의 의미있는 경계를 찾아 분류할 수 있어 이미지에 대한 Instance Segmentation 과정에 활용하기 유리하다. 본 논문에서는 도로이미지 상의 객체를 검출하는 인공신경망 모델에 활용할 이미지 데이터에 대해 전처리 과정에서 Superpixel을 적용한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 어노테이션 과정을 단순화하였으며 동시에 이를 활용한 인공신경망 모델도 충분한 정확도를 보인다는 것을 모의실험을 통해 확인하였다.

영어초록

Superpixel refers to a single large pixel that combines similar pixels, according to a certain standard. If superpixel is used meaningful boundaries of objects can be found and classified which is advantageous for use in the Instance Segmentation process for images. From this paper, we propose th method of applying superpixel in the preprocessing for image data to be used in the artificial neural network model that detects objects on the road image. The proposed method simplifies the annotation process, at the same time, it was confirmed not only that the artificial neural network model. using it. but also showed sufficient accuracy through simulation.

참고자료

· 없음