Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2023.05a
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  • Pages.485-487
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  • 2023
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Design and Implementation of HRNet Model Combined with Spatial Information Attention Module of Polarized Self-attention

편광 셀프어텐션의 공간정보 강조 모듈을 결합한 HRNet 모델 설계 및 구현

  • Jin-Seong Kim (Interdisciplinary Program in IT-Bio Convergence System, Sunchon National University) ;
  • Jun Park (Interdisciplinary Program in IT-Bio Convergence System, Sunchon National University) ;
  • Se-Hoon Jung (Department of Computer Engineering, Sunchon National University) ;
  • Chun-Bo Sim (Interdisciplinary Program in IT-Bio Convergence System, Sunchon National University)
  • 김진성 (국립순천대학교 IT-Bio 융합시스템전공) ;
  • 박준 (국립순천대학교 IT-Bio 융합시스템전공) ;
  • 정세훈 (국립순천대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 심춘보 (국립순천대학교 IT-Bio 융합시스템전공)
  • Published : 2023.05.18
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Abstract

컴퓨터 비전의 하위 태스크(Task)인 의미론적 분할(Semantic Segmentation)은 자율주행, 해상에서 선박찾기 등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 기존 FCN(Fully Conovlutional Networks) 기반 의미론적 분할 모델은 다운샘플링(Dowsnsampling)과정에서 공간정보의 손실이 발생하여 정확도가 하락했다. 본 논문에서는 공간정보 손실을 완화하고자 PSA(Polarized Self-attention)의 공간정보 강조 모듈을 HRNet(High-resolution Networks)의 합성곱 블록 사이에 추가한다. 실험결과 파라미터는 3.1M, GFLOPs는 3.2G 증가했으나 mIoU는 0.26% 증가했다. 공간정보가 의미론적 분할 정확도에 영향이 미치는 것을 확인했다.

Keywords

Acknowledgement

This research was supported by the MSIT(Ministry of Science and ICT), Korea, under the Grand Information Technology Research Center support program(IITP-2023-2020-0-01489) supervised by the IITP(Institute for Information &communications Technology Planning &Evaluation). This work was supported by the BK21 plus program through the National Research Foundation (NRF) funded by the Ministry of Education of Korea(5199990214660).