Performance Improvement of Object Segmentation Using ESRGAN and Semantic Soft Segmentation

ESRGAN과 Semantic Soft Segmentation을 이용한 객체 분할의 성능 개선

본 논문은 ESRGAN(Enhanced Super Resolution GAN)과 Semantic Soft Segmentation을 이용한 객체 분할의 성능 개선에 관한 것이다. 본 논문의 연구진이 이미 제안한 Mask R-CNN과 Semantic Soft Segmentation을 이용한 객체 분할 방법은 전반적으로 객체 분할 성능이 양호한 반면, 객체의 크기가 상대적으로 작으면 분할 성능이 저조해지는 문제점이 있었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위한 것으로, Mask R-CNN을 통해 검출된 객체의 크기가 일정 기준치 이하인 경우, ESRGAN을 통해 초해상화를 수행한 후, Semantic Soft Segmentation을 수행함으로써 소형 객체의 분할 성능을 개선함에 그 목적이 있다. 제안된 방법에 따르면, 기존의 방볍에 비해 크기가 작은 객체의 분할 특성을 좀 더 효과적으로 개선할 수 있음을 확인할 수 있었다.