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Journal Article
GLOW 기반 에지 탐지 기법
- Issue Date
- 2021-12
- Citation
- 한국디지털콘텐츠학회논문지, v.22, no.12, pp.2089-2098
- ISSN
- 1598-2009
- Publisher
- 한국디지털콘텐츠학회
- Language
- Korean
- Type
- Journal Article
- Abstract
- 이미지 내에서 객체는 다양한 크기로 존재하므로, 딥러닝 기반의 에지 탐지에서는 계층적 표현자를 학습하는 것이 중요하다. 또한, 에지 탐지는 픽셀 단위의 세밀한 연산을 요구하므로, 에지 탐지를 위해 이미지 정보 손실이 최소화되어야 한다. 이를 위해서 기존 에지 탐지 기법에서는 인코더와 디코더가 밀접 연결된 구조로 구성된다. 그러나, 인코딩 단계의 컨볼루션 및 풀링 연산은 여전히 이미지 정보를 유실시키는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 GLOW를 기반으로 한 에지 탐지 기법을 제안한다. GLOW는 역변환 가능한 함수들로 구성되어, 이미지 정보 손실을 줄여준다. 제안 기법을 평가하기 위해 BSDS500 데이터셋과 BIPED 데이터셋을 각각 학습하고 비교하여, 유의미한 에지를 탐지함을 확인하였다. 더 나아가, 제안 기법을 사진 이미지가 아닌 다른 도메인인 회화 작품 이미지에 적용했을 때 제안 기법이 기존 기법에 비해 에지를 세밀하게 탐지함을 확인하였다.
This work is distributed under the term of Creative Commons License (CCL)
(CC BY NC)
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