눈/얼음 공존 섬네일의 구름 검출 정확도를 향상시키기 위해, 인코더-디코더 U-shape 구조를 갖는 CDnetV2라는 새로운 구름 검출 신경망을 제안한다. 📌 Main 1) CDnetV2: encoder-decoder U형 구조 → 구름-눈 공존 위성 썸네일에서의 효과적인 구름 인식 2) AFFM = AFM + SAFM + CARM: multilevel 특징맵 융합 + representation power 향상 3) 일련의 HSIGFs: decoder에서 diluted high-level semantic information 구제→ 각 레벨의 특징맵이 구름 객체의 위치를 명시적으로 인식하게 CDnetV2(HSIGF + AFFM): 눈으로 덮인 썸네일에서 흐린 영역을 안정적으로 식별하기 위해 차별적인 특..

구현의 상세한 부분까지 알려주지는 않았던 논문 이전 연구에서 cluster assumption이 성공에 중요함을 알아냈다. BUT 데이터의 분포는 클래스를 분리하는 저밀도 영역을 나타내지 않는다. 따라서, 저밀도 영역없이 reliable한 성능을 얻기 위해 CutMix 증강으로 표준 dataset에서 좋은 semi-supervised semantic segmentation 결과를 얻는다. : x̂이 x를 통과하는 distance 등고선에 있거나 매우 가깝게 위치하도록 x에 적용되는 섭동을 제한하면 학습된 decision boundary는 (d)처럼 true class boundary와 잘 정렬된다! 적절한 perturbation ⇒ CutMix ! 를 제안한다. 논문에서는 mean teacher fram..

Rendering을 응용한 이미지 세분화 : 컴퓨터 그래픽 분야의 렌더링 기법으로 활용되는 Adaptive Subdivision에 영감을 받아 이를 Instance/ Semantic Segmentation Prediction 시에 적용한 방법 : 반복적인 subdivision strategy을 기반으로 선택한 위치에서 point 기반 segmentation predictions을 수행하는 모듈 신중하게 선택된 point들에 대해서만 prediction 수행 f를 interpolate해서 선택되어진 point에 대해 point-wise feature representation을 추출 small point head subnetwork 사용: point-wise feature로부터 output label 예측..

Abstract context aggregation problem in semantic segmentation 가정: 주변 픽셀들까지 object-contextual representations → representation of the correspoding object class. learn object regions: ground-truth compute the object region representation compute the relation between each pixel and each object region augment the representation of each pixel with ocr // Transformer encoder-decoder framework: rephras..