서울대학교 · 컴퓨터과학
Kyoung Mu Lee 교수의 연구실은 컴퓨터 비전과 기계 학습을 기반으로 한 지능형 영상 분석 기술을 연구합니다. 특히, 사용자 상호작용을 최소화하면서도 정확한 객체 분할을 달성하는 자동화된 세그멘테이션 기법에 초점을 맞추고 있으며, 강화 학습을 활용한 스마트한 사용자 입력 시뮬레이션 기술을 핵심으로 합니다. 이는 의료 영상, 증강 현실 등 정밀한 영상 처리가 요구되는 분야에서 높은 응용가능성을 지닙니다.
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
In this paper, we propose an automatic seed generation technique with deep reinforcement learning to solve the interactive segmentation problem. One of the main issues of the interactive segmentation problem is robust and consistent object extraction with less human effort. Most of the existing algorithms highly depend on the distribution of inputs, which differs from one user to another and hence need sequential user interactions to achieve adequate performance. In our system, when a user first
