이 논문은 운전 장면에서의 비디오 의미 분할 문제를 다룹니다. 비디오 의미 분할은 연속 프레임에서 객체를 분할하는 작업으로, 자율 주행 등의 응용에 중요합니다. 기존 방법들은 프레임 간 대응 관계 추정과 높은 계산 비용이 문제였습니다.
저자들은 소실점(vanishing point) 정보를 활용하여 이 문제를 해결하는 새로운 방법인 VPSeg를 제안합니다. VPSeg는 두 가지 모듈을 포함합니다:
또한 VPSeg는 문맥-세부 프레임워크를 사용하여 계산 비용을 줄입니다. 실험 결과, VPSeg는 기존 최신 방법들을 능가하는 성능을 보였으며, 계산 비용도 크게 증가하지 않았습니다.
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