초록
현재 딥러닝 기법을 활용한 원격 탐사 분야에서 상당한 연구가 진행되고 있다. 해양 쓰레기 탐지에 활용할 수 있도록 벤치마크 결과를 제공하는 오픈소스 데이터셋인 해양 쓰레기 아카이브(Marine Debris Archive, MARIDA)의 도입은 해양 쓰레기 탐지 및 세그멘테이션 작업에 딥러닝 기법을 활용하는 데 새로운 길을 열었다. 본 논문은 MARIDA에서 제시된 기존 최고 성능 결과를 능가하는 새로운 주의 기반 세그멘테이션 기법을 소개한다. 또한, 이미지 내 희소한 지표 진실(ground truth) 패치의 맥락 정보와 구조를 유지하기 위해 새로운 공간 인지형 인코더 및 디코더 아키텍처를 제안한다. 얻어진 결과는 원격 탐사 이미지를 활용한 딥러닝 기반 향후 연구의 기반을 마련할 것으로 기대된다. 코드는 다음 URL에서 확인할 수 있다: https://github.com/sheikhazhanmohammed/SADMA.git