Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기술진흥센터의 대학ICT연구센터육성지원사업의 연구결과로 수행되었습니다. (IITP-2017-0-01642)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.11a
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- Pages.532-534
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Human Instance Segmentation using Video Data Augmentation
비디오 데이터 보강을 이용한 인물 개체 분할
- Chun, Hyun-Jin (Department of Computer Science Kyonggi University) ;
- Kim, Incheol (Department of Computer Science Kyonggi University)
- Published : 2022.11.21
Abstract
본 논문에서는 미생 드라마 비디오들을 토대로 구축한 비디오 인물 개체 분할 데이터 집합인 MHIS를 소개하고, 등장인물 클래스 간의 심각한 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결하기 위한 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA를 제안한다. 기존의 비디오 데이터 보강 기법들과는 달리, 새로운 CDVA 보강 기법은 비디오의 시공간적 맥락을 충분히 고려해서 부족한 인물 클래스의 훈련 비디오 데이터들을 추가 생성함으로써, 비디오 개체 분할 신경망 모델의 성능을 효과적으로 개선시킬 수 있다. 본 논문에서는 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 비디오 데이터 보강 기법의 우수성을 입증한다.
Keywords