논문 Review (5) 썸네일형 리스트형 Automatic Annotation: Towards Automatic Annotation for Semantic Segmentation in Drone Videos 오늘 제가 리뷰할 논문은 "Toward Automatic Annotation for Semantic Segmentation in Drone Videos"입니다. 이 논문은 2019년 10월에 archive에 게재되었고, ICRA 2020에도 제출되었습니다. Semantic Segmentation을 supervised learning을 이용하여 하기 위해서는 많은 annotation image들이 필요합니다. 이 논문은 드론으로 촬영한 Video(초당 50장)를 기반으로, 소수의 이미지들을 manually annotation 하고(초당 1장), 이를 기반으로 많은 수의 이미지(나머지 49장)를 automatic annotation 할 수 있는 "SegProp" 방법에 대해 소개하는 논문입니다. Introd.. Free LSD: Prior-Free Visual Landing Site Detection for Autonomous Planes 오늘 제가 리뷰할 논문은 Free LSD: Priro-Free Visual Landing Site Detection for Autonomous Planes 입니다. 본 논문은 2018년에 "IEEE Robotics And Automation Letters (RA-L)"에 게재된 카메라 이미지를 이용해 Fixed-wing UAV의 Landing 장소를 찾는 논문입니다. Canny Edge Detection, Distance Map 등 다양한 Image processing 알고리즘과 Random Forest라는 Machine learning 알고리즘을 이용하여 Landing 장소의 Segmentation 및 Classification을 하고 있습니다. Introduction Small-scale의 auton.. An automatic zone detection system for safe landing of UAVs 오늘 제가 리뷰할 논문은 "An automatic zone detection system for safe landing of UAVs"입니다. 본 논문은 2019년에 "Expert Systems With Applications"라는 저널에 실린 Camera image와 Image processing 알고리즘을 활용해서 UAVs의 착륙(landing) 장소를 찾는 논문입니다. UAVs (Unmanned Aerial Vehicles)는 고전적으로 Millitary service (국방)에 많이 사용되었지만, 현재는 package delivery(배달), disaster exploration (재난지역 탐사) 등 다양한 지역에서 활용되고 있습니다. 그래서 목표지점에 안전하게 도착하기 위한 Collision a.. ICNet: Real-time Semantic Segmentation on High Resolution Images 오늘 제가 리뷰할 논문은 ICNet for Real-time Semantic Segmentation on High-Resolution Images 입니다. ICNet은 Real-time이라는 말이 제목에 들어가는 것처럼, 빠르게 Semantic Segmentation할 수 있는 방법을 소개하고 있습니다. Introduction ICNet은 image cascade network의 약자로 ECCV 2018에서 발표된 Semantic Segmentation 알고리즘입니다. 이 논문의 저자들은 실제로 Semantic Segmentation 알고리즘이 Automatic ~ 과 같은 많은 practical한 task에서 활용될 수 있도록 속도를 빠르게 하면서 quality를 희생시키지 않는 것이 중요하다고 생각했.. PSPNet - Pyramid Scene Parsing Network Introduction PSPNet은 CVPR(The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 2017에서 발표된 Semantic Segmentation 알고리즘이다. 물론 현재는 성능이 좋은 많은 알고리즘이 나와있지만, PSPNet은 ImageNet scene parsing challenge 2016에서 1등을 차지했고, PASCAL VOC 2016 benchmark 그리고 Cityscapes benchmark에서도 각각 85.4%와 80.2%의 높은 accuracy를 기록하고 있다. Several common issues for complex-scene parsing 기존 FCN를 기본으로 설계된 모델은 feature map에 존재하는.. 이전 1 다음
