구역 기반 원샷 시맨틱 세그멘테이션을 위한 연결 주의 메커니즘을 갖춘 피라미드 그래프 네트워크

원샷 이미지 세그멘테이션은 단 하나의 학습 이미지만 제공되는 새로운 클래스에 대한 세그멘테이션 작업을 수행하는 것을 목표로 한다. 이 문제의 어려움은 이미지 세그멘테이션이 구조화된 데이터 표현을 가지며, 이로 인해 다대다(many-to-many) 메시지 전달 문제를 야기하기 때문이다. 기존의 방법들은 지원 데이터를 전역 특징( global descriptor)으로 압축함으로써 이를 단일 대 다수(one-to-many) 문제로 단순화하는 경향이 있었다. 그러나 혼합된 전역 표현은 개별 요소들의 데이터 구조와 정보를 손실하게 된다. 본 논문에서는 구조화된 세그멘테이션 데이터를 그래프로 모델링하고, 그래프 주의 메커니즘(graph attention mechanism)을 활용하여 레이블 정보를 지원 데이터에서 쿼리 데이터로 전파하는 방식을 제안한다. 그래프 주의 메커니즘은 연결된 그래프 노드 간의 주의 가중치를 학습함으로써 구조화된 데이터 간의 요소 대 요소 대응 관계를 형성할 수 있다. 다양한 의미 수준에서의 대응 관계를 포착하기 위해, 이미지 영역의 크기에 따라 다양한 그래프 노드를 모델링하고, 다양한 수준에서 그래프 추론을 수행하는 피라미드 구조를 추가로 제안한다. PASCAL VOC 2012 데이터셋에 대한 실험 결과, 제안하는 네트워크가 기준 방법 대비 유의미하게 우수한 성능을 보이며, 1-샷 및 5-샷 세그멘테이션 벤치마크에서 새로운 최고 성능을 달성하였다.