Core Concepts
고해상도 자연 이미지에서 정확한 이진 객체 분할을 위해 다중 뷰 정보를 통합하여 객체 위치 파악과 세부 구조 복원을 달성하는 단일 스트림 및 단일 단계 프레임워크를 제안한다.
Abstract
본 연구는 고해상도 자연 이미지에서 정확한 이진 객체 분할을 위한 다중 뷰 통합 네트워크(MVANet)를 제안한다.
- 고해상도 입력 이미지를 원거리 뷰와 근거리 뷰로 분해하여 다중 뷰 패치 시퀀스를 구성한다.
- 다중 뷰 보완적 위치 파악 모듈(MCLM)을 통해 원거리 뷰와 근거리 뷰의 특징을 융합하여 객체 위치를 효과적으로 파악한다.
- 다중 뷰 보완적 정제 모듈(MCRM)을 통해 전역 특징과 지역 특징을 상호 보완하여 객체의 세부 구조를 정교하게 복원한다.
- 단일 스트림 및 단일 단계 구조를 통해 복잡도를 낮추면서도 우수한 성능을 달성한다.
- 실험 결과, 제안 모델이 기존 최신 방법들을 정확도와 속도 측면에서 모두 크게 앞서는 것을 확인할 수 있다.
Stats
고해상도 입력 이미지의 크기는 2K, 4K 이상이다.
제안 모델은 단일 스트림 및 단일 단계 구조를 가지며, 기존 방법들에 비해 2배 이상 빠른 추론 속도를 달성한다.
Quotes
"고해상도 자연 이미지에서 정확한 이진 객체 분할을 위해서는 전역 의미 정보와 지역 세부 정보를 균형 있게 활용하는 것이 핵심 과제이다."
"인간 시각 체계가 다중 관점에서 관심 영역을 포착하는 것에 착안하여, 우리는 이진 객체 분할을 다중 뷰 객체 인지 문제로 모델링하였다."