초록
단일 패스(semantic segmentation)를 위한 새로운 엔드투엔드 훈련 가능한 깊은 인코더-디코더 아키텍처를 제안한다. 본 연구의 접근법은 특징 수준의 장거리 스킵 연결을 갖춘 캐스케이드 구조를 기반으로 한다. 인코더는 ResNeXt의 잔차 빌딩 블록 구조를 채택하며, 동일한 구조를 가진 변환 집합을 집계하는 빌딩 블록을 반복적으로 사용하는 전략을 적용한다. 디코더는 새로운 아키텍처를 특징으로 하며, 이는 (i) 맥락 정보를 포착하고, (ii) 의미적 특징을 생성하며, (iii) 다양한 출력 해상도 간의 특징 융합을 가능하게 하는 블록들로 구성된다. 특히, 디코더 블록이 모든 이전 디코더 레벨의 의미적 특징 맵(즉, 모든 고수준 특징 맵)을 활용할 수 있도록 밀집된 디코더 단절 연결(dense decoder shortcut connections)을 도입한다. 이러한 밀집 디코더 연결은 하나의 디코더 블록에서 다른 디코더 블록으로 정보 전파를 효과적으로 가능하게 하며, 다중 수준의 특징 융합을 통해 정확도를 크게 향상시킨다. 중요한 점은, 본 방법이 이전 연구에서 요구되는 시간이 오래 걸리는 다중 해상도 평균화(multi-scale averaging) 없이도 여러 도전적인 데이터셋에서 최신 기준(SOTA, state-of-the-art) 성능을 달성할 수 있다는 것이다.