초록
단일 이미지에서 비줄 제거는 이미지 내에 불균일한 비 밀도가 존재하기 때문에 매우 어려운 문제입니다. 본 연구에서는 비 밀도 추정과 비 제거를 동시에 수행하는 새로운 알고리즘인 DID-MDN(Density-aware Multi-Stream Densely Connected Convolutional Neural Network)을 제안합니다. 제안된 방법은 네트워크 자체가 자동으로 비 밀도 정보를 결정하고, 추정된 비 밀도 라벨에 의해 안내되어 해당 비줄을 효과적으로 제거할 수 있도록 합니다. 다양한 크기와 모양의 비줄을 더 잘 표현하기 위해, 다중 스트림 밀집 연결 비 제거 네트워크가 제안되었습니다. 이 네트워크는 다양한 스케일의 특징을 효율적으로 활용합니다. 또한, 비 밀도 라벨이 포함된 새로운 데이터셋이 생성되어 제안된 밀도 인식 네트워크의 학습에 사용되었습니다. 합성 및 실제 데이터셋에 대한 광범위한 실험 결과, 제안된 방법이 최근 최신 기술보다 상당한 개선을 보였음을 입증하였습니다. 또한, 각 모듈이 가져오는 개선 사항을 보여주기 위해 감소 연구(ablation study)가 수행되었습니다. 코드는 다음 링크에서 확인할 수 있습니다: https://github.com/hezhangsprinter