초록
거울은 일반적으로 일관된 시각적 특성을 가지지 않아 거울 탐지가 매우 어렵다. 최근에는 맥락적 대비와 대응 관계를 활용한 방법들이 좋은 성과를 거두었지만, 이러한 방법들이 맥락적 대비와 대응 관계에 과도하게 의존할 경우, 문이나 다른 많은 물체가 거울과 유사한 특성을 가질 수 있는 복잡한 실제 환경에서는 성능이 저하되는 경향이 있다. 우리는 인간이 특정 기능적 목적을 위해 거울을 특정 물체와 관련지어 배치하는 경향이 있음을 관찰하였다. 예를 들어, 세면대 위에 거울을 설치하는 경우가 그 예이다. 이러한 관찰을 바탕으로, 거울과 주변 물체 간의 의미적 연관성을 활용하여 신뢰할 수 있는 거울 위치 추정을 위한 모델을 제안한다. 제안한 모델은 먼저 의미적 보조 경로를 통해 주변 물체의 클래스별 지식을 획득한다. 그 후, 의미적 연관성을 효과적으로 탐색하기 위해 두 가지 새로운 모듈을 사용한다. 첫째, 전 연결 그래프 모델을 기반으로 장면 내 물체 간의 연관성을 추출하는 '연관성 탐색(Associations Exploration, AE)' 모듈이며, 둘째, 그래프 컨볼루션을 활용하여 의미적 연관성 지식의 확산과 집계를 촉진하는 '사변형 그래프(Quadruple-Graph, QG)' 모듈이다. 광범위한 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법들을 모두 상회하며, PMD 데이터셋(재현율: 0.844)과 MSD 데이터셋(재현율: 0.889)에서 새로운 최고 성능을 달성함을 입증하였다.