Détection de lignes sémantiques utilisant l'attention miroir et le classement comparatif avec correspondance

Dans cet article, nous proposons un nouvel algorithme pour détecter les lignes sémantiques. Nous avons conçu trois réseaux : un réseau de détection avec attention miroir (D-Net), ainsi qu’un réseau de classement comparatif (R-Net) et un réseau de correspondance (M-Net). Le D-Net extrait les lignes sémantiques en exploitant des informations contextuelles riches. Pour cela, nous avons développé un module d’attention miroir. Ensuite, à partir de comparaisons par paires des lignes sémantiques extraites, nous sélectionnons itérativement la ligne la plus sémantique tout en éliminant les lignes redondantes qui se chevauchent avec celle sélectionnée. Pour effectuer ces comparaisons par paires, nous avons conçu les réseaux R-Net et M-Net dans une architecture de type Siamese. Les expériences montrent que l'algorithme proposé surpasser significativement les détecteurs classiques de lignes sémantiques. En outre, nous avons appliqué cet algorithme avec succès à la détection de deux types importants de lignes sémantiques : les lignes parallèles dominantes et les axes de symétrie de réflexion. Le code source est disponible à l’adresse suivante : https://github.com/dongkwonjin/Semantic-Line-DRM.