GEO BigData OpenPlatform

[제목]
R-DoGAN: GAN 기반 인지 손실함수와 DoG 멀티스캐일 입력을 활용한 절리선 분할 특화 모형

[이름]
김진언, 임준수, 송재준

[모형 개발 배경]
1. 절리선 조사 자동화를 위한 기계학습 기반 모형 개발
2. 기존의 기계학습 기반 절리선 분할 모형
3. AI 모형 개발 부문의 암반 이미지 데이터

[모형 개발]
1. 절리선 분할에 특화된(task-specific) 모형 개발
- 절리선 분할에 특화된 손실함수: GAN 기반의 인지 손실함수(perceptual loss)
- 절리선 분할에 특화된 입력층: 멀티스캐일 경계정보(DoG pyramid)
2. 모형 설계 및 실행 환경
3. 모형 학습

[모형 성능 평가]
1. 절리선 분할 성능 평가 및 손실함수(GAN)와 입력(DoG) 효과 확인
- R-DoGAN, R-GAN 및 baseline 모형의 성능 평가
- 손실 변화로 살펴본 인지 손실함수 및 DoG 입력의 효과
2. 기존 모형과의 성능 비교

[활용방안 및 추후계획]

[참고문헌]