최대 가중 클리크 선택을 통한 조화로운 의미 선 검출

본 연구에서는 최적의 의미적 선(semantic lines) 집합을 탐지하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 우리는 두 가지 네트워크를 개발하였으며, 각각 선택 네트워크(S-Net)와 조화화 네트워크(H-Net)이다. 먼저, S-Net은 선 후보에 대한 확률과 오프셋을 계산한다. 다음으로, 선택 및 제거(selection-and-removal) 과정을 통해 관련 없는 선을 필터링한다. 그 후, H-Net을 통해 계산된 가중치를 갖는 완전 그래프를 구성한다. 마지막으로, 최대 가중치 클리크(maximal weight clique)를 결정함으로써 최적의 의미적 선 집합을 도출한다. 또한, 탐지된 선들의 전반적인 조화도를 평가하기 위해 새로운 지표인 HIoU를 제안한다. 실험 결과, 제안된 알고리즘이 조화로운 의미적 선을 효과적이고 효율적으로 탐지함을 입증하였다. 코드는 다음 링크에서 확인할 수 있다: https://github.com/dongkwonjin/Semantic-Line-MWCS.