Date: 23.01.12 프로젝트 개요 바야흐로 대량 생산, 대량 소비의 시대. 우리는 많은 물건이 대량으로 생산되고, 소비되는 시대를 살고 있다. 하지만 이러한 문화는 '쓰레기 대란', '매립지 부족'과 같은 여러 사회 문제를 낳고 있다. 분리수거는 이러한 환경 부담을 줄일 수 있는 방법 중 하나이다. 잘 분리배출 된 쓰레기는 자원으로서 가치를 인정받아 재활용되지만, 잘못 분리배출 되면 그대로 폐기물로 분류되어 매립 또는 소각되기 때문이다. 따라서 우리는 사진에서 쓰레기를 Segmentation 하는 모델을 만들어 이러한 문제점을 해결해보고자 한다. 문제 해결을 위한 데이터셋으로는 일반 쓰레기, 플라스틱, 종이, 유리 등 10 종류의 쓰레기가 찍힌 사진 데이터셋을 사용한다. 이를 이용하여 학습 시킨 ..

Date: 22.12.20 출처가 명시되어 있지 않은 모든 이미지의 지식재산권은 재단법인 네이버커넥트에 귀속됩니다. FCN의 한계 이전에 살펴본 FCN은 다양한 한계를 갖는다. 첫 번째로, 객체의 크기가 크거나 작은 경우를 잘 예측하지 못했다. 크기가 큰 경우, 지역적인 정보만을 사용하여 예측하기 때문에 버스의 유리에 비친 자전거를 보고 자전거로 예측하는 등의 문제가 발생했다. 크기가 작은 경우, 객체가 아닌 background라고 판단하는 문제가 발생했다. 두 번째로, Object의 경계가 smooth해지는 문제가 발생했다. FCN에서도 이전 block들의 정보를 가져오는 시도를 하였지만, 여전히 경계가 모호하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, Decoder를 개선하거나, Skip Connection을..