ACLNet: 주의 기반 및 클러스터링 기반의 클라우드 세그멘테이션 네트워크

우리는 지상 이미지에서 구름 세그멘테이션을 위한 새로운 딥러닝 모델인 ACLNet을 제안한다. ACLNet은 깊은 신경망과 머신러닝(ML) 알고리즘을 결합하여 보완적인 특징을 추출한다. 구체적으로, 모델은 EfficientNet-B0를 백본으로 사용하며, 다양한 수용영역을 학습하기 위해 'a trous 공간 계층 풀링'(ASPP)을 적용하고, 이미지의 세부 정보를 추출하기 위해 '글로벌 주의 메커니즘 모듈'(GAM)을 활용한다. 또한, 구름 경계를 보다 정확히 추출하기 위해 k-means 군집화 기법을 사용한다. ACLNet은 주간 및 야간 이미지 모두에 효과적으로 적용 가능하며, 기존 최고 수준의 구름 세그멘테이션 모델들보다 낮은 오류율, 높은 재현율, 높은 F1 점수를 제공한다. ACLNet의 소스 코드는 다음 링크에서 확인할 수 있다: https://github.com/ckmvigil/ACLNet.