표제지
목차
국문초록 9
ABSTRACT 11
제1장 서론 13
1.1. 연구 배경 13
1.2. 연구 목적 14
제2장 관련 연구 16
2.1. 의미론적 분할 16
2.2. Few-Shot 의미론적 분할 17
2.3. Episodic 학습 18
제3장 다중 스케일 Few-Shot 딥러닝 모델 19
3.1. 제안 모델 19
3.2. 특징 인코더 블록 20
3.3. LoGG 인코더 블록 21
3.4. 연결 블록 23
3.5. 디코더 블록 24
제4장 실험 및 결과 26
4.1. 실험 설정 26
4.2. 실험 결과 28
제5장 결론 33
참고문헌 34
[표 4-1] ResNet101 백본의 실험결과 29
[표 4-2] VGG16 백본의 실험결과 30
[그림 1-1] SAR 선박 영상에 대한 Few-Shot 의미론적 분할 모델 구조 14
[그림 2-1] U-Net 모델 구조 16
[그림 3-1] 제안하는 모델의 연결 구조 19
[그림 3-2] 특징 인코더 블록 구조 20
[그림 3-3] LoGG 인코더 블록 구조 22
[그림 3-4] 연결 블록의 구조 23
[그림 3-5] 디코더 블록 구조 24
[그림 4-1] HRSID와 FSS-1000 데이터 세트의 샘플 27
[그림 4-2] 제안하는 Few-Shot 모델의 의미론적 분할에 대한 시각적 결과 31
[그림 4-3] FPN, LinkNet, U-Net의 의미론적 분할에 대한 시각적 결과 32