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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : 김혜규(Hyegyu Kim) (검색결과 1 건)
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      • Segmentation을 위한 저조도 데이터의 신경망 구조 탐색

        박찬영(Chanyoung Park),송재원(Jaewon Song),김혜규(Hyegyu Kim) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.12

        ‘자율주행시스템’ 구축에 image segmentation 기술은 핵심 요소이다. 그러나 기존 연구에서는 조도 조건이 좋은 상황(주간 이미지)에서의 segmentation 방법을 주로 다루고 있고, 조도 조건이 나쁜 상황(야간 이미지)에서의 segmentation 연구는 부족한 상황이다. 본 연구에서는 조도가 낮을 때의 segmentation 모델의 구조를 NAS(Neural Architecture Search) 알고리즘을 통해 찾았고, 주간 이미지를 이용하여 찾은 구조와의 비교를 진행했다. 기존 연구들과 비교했을 때 유의미한 성능을 내는 것을 확인하였다. Image segmentation technology is a key element for many applications, such as autonomous driving system. However, a lot of methods have been proposed, they mainly focus on daytime scenes, and segmentation studies with low illumination conditions (nighttime scenes) are insufficient. In this study, the structure of the segmentation model when illumination is low was found through a Neural Architecture Search (NAS) algorithm, and the structure found was compared using daytime images. Compared to previous studies, it was confirmed that it produced meaningful performance.

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