본 연구는 북극해 항해 시 안전을 위한 핵심 요소인 근거리 해빙 영상 분할의 정확도를 향상시키기 위해 딥 러닝 기반 비디오 분할 모델을 제시합니다. 특히, 시간적 정보를 활용하여 렌즈 오염으로 인한 오류를 효과적으로 완화하는 데 초점을 맞춥니다.
본 논문에서는 다양한 형태의 로봇에서 클래스 불가지론적 비디오 분할 성능을 향상시키기 위해 대규모 데이터셋을 생성하는 방법과 이를 통해 생성된 MVPd 데이터셋을 소개하고, 로봇 구현 방식을 데이터 생성 프로세스에 고려했을 때 기존 분할 모델의 성능 향상 가능성을 검증합니다.
비디오 분할을 위한 레이블 효율적인 학습 방법 소개