Abstract Self Attention Mechanism 을 기반으로 다양한 상황 의존성을 캡처하여 Scene Segmentation 수행 multi-scale feature fusion 으로 context를 포착하는 이전 논문(ICEnet, ... ) 과 달리, local feature 를 global dependencies과 적응적(adaptively)으로 통합할 수 있는 DANet (Dual Attention Network)을 제안 (position + channel Attention) 두 가지 유형의 Attention 모듈을 dilated FCN 모듈 위에 추가 position 및 channel 에서 각각 semantic interdependencies을 모델링 1) position Atten..

우선, Semantic Segmentation에 대해 알아보기 이전에, Computer Vision의 대표적 Task 2가지인 Object Detection 과 Image Segmentation 의 차이에 대해 알고있어야 합니다. 해당 그림을 보면, Object Detection은 여러 객체(Multiple Objects)를 감싸는 Bounding Box(테두리 박스)를 각각 만드는 Localization을 수행하고, 이 Bounding Box가 가지는 객체(class)가 무엇인지에 대해 Classification 을 수행합니다. 반면 Segmentation은 Bounding Box(테두리 박스)없이 객체의 포토샵 누끼를 따듯 경계선을 정확히 분할합니다. 위의 사진에서는 Instance Segmentat..