영상 분할 네트워크의 성능 개선을 위한 매칭 손실 함수

초록

최근 스마트 팜 분야에서 작물 이미지에 대한 영상 분할 기법을 이용하여 병충해에 감염된 부분을 정확하게 탐지하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 하지만 주요 관심 대상인 병충해 영역의 크기가 작기 때문에 입력 영상으로부터 이를 정확하게 인식하는 것은 어려운 과제이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 영상 분할 네트워크의 변환 불변성 특성을 활용한 새로운 최적화 전략인 매칭 손실을 제안한다. 변환 불변성이란 변환된 영상에 대한 네트워크의 피쳐 임베딩 표현은, 원본 입력 영상의 피쳐 임베딩의 변환된 형식과 동일해야 한다는 관계를 의미한다. 매칭 손실은 MSE(Mean Squared Error)를 활용하여 간단하게 계산할 수 있다는 장점이 있다. 또한 입력 영상과 변환된 영상간의 관계를 활용한 최적화를 통해 영상 분할 네트워크의 일반화 능력과 강건함을 개선함으로써 병충해 영역에 대한 네트워크의 인식 능력을 향상시킬 수 있다. 본 논문은 실제 노지 환경에서 촬영된 작물 영상에 대한 비교 실험을 통해 매칭 손실 함수의 유의성을 검증하였다.

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