초록
본 논문에서는 의미적 선(semantic line)을 탐지하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 우리는 거울 주의 메커니즘(mirror attention)을 갖춘 탐지 네트워크(D-Net)와 비교 순위 및 매칭 네트워크(R-Net 및 M-Net)를 개발하였다. D-Net은 � богrich한 문맥 정보를 활용하여 의미적 선을 추출한다. 이를 위해 거울 주의 모듈(mirror attention module)을 설계하였다. 이후 추출된 의미적 선들 간의 쌍별 비교를 통해 반복적으로 가장 의미 있는 선을 선택하고, 선택된 선과 겹치는 중복된 선들을 제거한다. 쌍별 비교를 위해 우리는 시아메스(Siamese) 아키텍처를 기반으로 R-Net과 M-Net을 개발하였다. 실험 결과, 제안된 알고리즘이 기존의 의미적 선 탐지 기법보다 뚜렷한 성능 향상을 보였다. 또한 본 알고리즘을 활용하여 주요한 두 가지 유형의 의미적 선—주도적 평행선(dominant parallel lines)과 반사 대칭축(reflection symmetry axes)—을 성공적으로 탐지하는 데 적용하였다. 제안된 알고리즘의 코드는 https://github.com/dongkwonjin/Semantic-Line-DRM 에 공개되어 있다.