• 제목/요약/키워드: feed-forward architecture

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Video Object Segmentation with Weakly Temporal Information

  • Zhang, Yikun;Yao, Rui;Jiang, Qingnan;Zhang, Changbin;Wang, Shi
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • v.13 no.3
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    • pp.1434-1449
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    • 2019
  • Video object segmentation is a significant task in computer vision, but its performance is not very satisfactory. A method of video object segmentation using weakly temporal information is presented in this paper. Motivated by the phenomenon in reality that the motion of the object is a continuous and smooth process and the appearance of the object does not change much between adjacent frames in the video sequences, we use a feed-forward architecture with motion estimation to predict the mask of the current frame. We extend an additional mask channel for the previous frame segmentation result. The mask of the previous frame is treated as the input of the expanded channel after processing, and then we extract the temporal feature of the object and fuse it with other feature maps to generate the final mask. In addition, we introduce multi-mask guidance to improve the stability of the model. Moreover, we enhance segmentation performance by further training with the masks already obtained. Experiments show that our method achieves competitive results on DAVIS-2016 on single object segmentation compared to some state-of-the-art algorithms.

뉴로-퍼지 알고리즘을 이용한 원격탐사 화상의 지표면 패턴 분류시스템 구현 (An Implementation of Neuro-Fuzzy Based Land Convert Pattern Classification System for Remote Sensing Image)

  • 이상구
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • v.9 no.5
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    • pp.472-479
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    • 1999
  • 본 논문에서는 뉴로-퍼지 알고리즘을 이용한 원격탐사 화상의 지표면 패턴분류기를 제안한다. 제안된 패턴 분류기는 일반적인 퍼지 인식기를 가지고 있는 3층 전방향 신경회로망 구조로 되어 있고 가중치들은 퍼지집합으로 구성된다. 이러한 퍼지-뉴로 패턴분류 시스템을 Visual C++ 환경을 구현한다. 성능평가를 위해 기존의 역전파 학습기능을 가진 신경회로망과 Maximum-likelihood 알고리즘을 이용해처리한 결과와비교분석한다. 대표적인 지표면 특징을 나타내는 8개의 클래스에 대해 훈련집합을 선정하고 각각의 분류 알고리즘에 같은 훈련집합을 사용하여 학습시킨 후 실험화상을 적용하여 지표면 특징을 8개의 클래스로 분류하였다. 실험결과 제안된 뉴로-퍼지 분류기는 여러개의 클래스로 혼합된 패턴에 대해서 기존의 분류기들에 비해 보다 더 좋은 성능을 보인다.

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광대역 시스템을 위한 저전력 시그마-델타 변조기 (Design of the Low-Power Continuous-Time Sigma-Delta Modulator for Wideband Applications)

  • 김근모;박창준;이상훈;김상길;김주성
    • 전기전자학회논문지
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    • v.21 no.4
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    • pp.331-337
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    • 2017
  • 본 논문에서는 20MHz 대역폭, 저잡음, 저전력의 3차 저역 통과 시그마-델타 모듈레이터를 개발한다. 본 시스템의 대역폭은 LTE 및 그 외 다른 광대역 무선통신 표준을 만족할 수 있다. Feed-forward 구조의 3차 저역 통과 필터를 통해 저전력 및 저복잡도를 실현한다. 개발된 시스템은 빠른 데이터 변환을 실현하기 위해 3bit-flash 타입의 양자화 회로를 사용하였다. Current-steering DAC의 경우 추가적인 회로 없이 높은 정확도와 낮은 전력 소모의 이유로 고안되었다. DAC의 입력 전압이 변할 경우 생기는 glitch들을 없애기 위해 cross-coupled 트랜시스터를 사용하여 glitch 상쇄(cancellation)를 실현하였다. 개발된 시스템은 32.65mW의 저전력 구현과 함께 65.9dB의 peak SNDR, 20MHz의 대역폭을 실현한다. 600mVp-p의 입력 two-tone 신호 입력 인가후의 IM3는 69dBc를 실현하였으며 TSMC의 0.18-um CMOS 공정을 이용하여 설계되었다.