실시간 의미론적 영역 분할을 위한 공간-채널 팽창 합성곱 - 김재선 (The Graduate School, Ajou University, 2020)
최근 실시간 의미론적 영역 분할을 위한 효율적인 심층 합성곱 신경망(DCNN) 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 분할-변환-결합 원리에 기초한 구조화된 희소 커널들로 구성된 효율적인 합성곱 기법인, 공간-채널 팽창 합성곱(Spatio-Channel Dilated Convolution)(SCDC)을 제안한다. 구체적으로는, 채널 샘플링 접근법을 이용하여 공간 영역뿐만 아니라 채널 영역에서도 팽창된 모양의 합성곱 필터를 이용한다. 공간-채널 팽창 합성곱(SCDC)을 기반으로, 효율적인 합성곱 모듈인 ESC(Efficient Spatio-Channel dilated convolution) 모듈을 제안한다. 또한, 임베디드 기기에 쉽게 적용할 수 있는 최신 실시간 의미분할 네트워크 중 하나인 ESPNet 구조에 ESC 모듈을 적용하여 개선시킨 ESCNet을 제안한다. Cityscapes 데이터셋을 이용하여 ESCNet을 평가한 결과, 정확성과 계산 비용 사이의 좋은 절충으로 경쟁력있는 결과를 얻었다. 제안하는 ESCNet은 단 196K 개의 네트워크 매개 변수로 61.5% 의 mIoU(mean Intersection over Union)의 정확도를 보였고, 일반적인 GPU 환경에서 고해상도 영상을 164 FPS(Frame Per Second)의 속도로 처리한다. 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 합리적으로 정확하고 빠르다는 것을 알 수 있다.
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :전자공학과,2020. 8
Keywords: 딥러닝; 실시간; 심층 합성곱 신경망; 의미론적 영역 분할