강인한 대화형 영상 분할 알고리즘을 위한 시드 정보 확장 기법에 대한 연구

학위논문 (박사) -- 서울대학교 대학원 : 공과대학 전기·컴퓨터공학부, 2021. 2. 이경무.Segmentation of an area corresponding to a desired object in an image is essential to computer vision problems. This is because most algorithms are performed in semantic units when interpreting or analyzing images. However, segmenting the desired object from a given image is an ambiguous issue. The target object varies depending on user and purpose. To solve this problem, an interactive segmentation technique has been proposed. In this approach, segmentation was performed in the desired direction according to interaction with the user. In this case, seed information provided by the user plays an important role. If the seed provided by a user contain abundant information, the accuracy of segmentation increases. However, providing rich seed information places much burden on the users. Therefore, the main goal of the present study was to obtain satisfactory segmentation results using simple seed information. We primarily focused on converting the provided sparse seed information to a rich state so that accurate segmentation results can be derived. To this end, a minimum user input was taken and enriched it through various seed enrichment techniques. A total of three interactive segmentation techniques was proposed based on: (1) Seed Expansion, (2) Seed Generation, (3) Seed Attention. Our seed enriching type comprised expansion of area around a seed, generation of new seed in a new position, and attention to semantic information. First, in seed expansion, we expanded the scope of the seed. We integrated reliable pixels around the initial seed into the seed set through an expansion step composed of two stages. Through the extended seed covering a wider area than the initial seed, the seed's scarcity and imbalance problems was resolved. Next, in seed generation, we created a seed at a new point, but not around the seed. We trained the system by imitating the user behavior through providing a new seed point in the erroneous region. By learning the user's intention, our model could e ciently create a new seed point. The generated seed helped segmentation and could be used as additional information for weakly supervised learning. Finally, through seed attention, we put semantic information in the seed. Unlike the previous models, we integrated both the segmentation process and seed enrichment process. We reinforced the seed information by adding semantic information to the seed instead of spatial expansion. The seed information was enriched through mutual attention with feature maps generated during the segmentation process. The proposed models show superiority compared to the existing techniques through various experiments. To note, even with sparse seed information, our proposed seed enrichment technique gave by far more accurate segmentation results than the other existing methods.영상에서 원하는 물체 영역을 잘라내는 것은 컴퓨터 비전 문제에서 필수적인 요소이다. 영상을 해석하거나 분석할 때, 대부분의 알고리즘들이 의미론적인 단위 기반으로 동작하기 때문이다. 그러나 영상에서 물체 영역을 분할하는 것은 모호한 문제이다. 사용자와 목적에 따라 원하는 물체 영역이 달라지기 때문이다. 이를 해결하기 위해 사용자와의 교류를 통해 원하는 방향으로 영상 분할을 진행하는 대화형 영상 분할 기법이 사용된다. 여기서 사용자가 제공하는 시드 정보가 중요한 역할을 한다. 사용자의 의도를 담고 있는 시드 정보가 정확할수록 영상 분할의 정확도도 증가하게 된다. 그러나 풍부한 시드 정보를 제공하는 것은 사용자에게 많은 부담을 주게 된다. 그러므로 간단한 시드 정보를 사용하여 만족할만한 분할 결과를 얻는 것이 주요 목적이 된다. 우리는 제공된 희소한 시드 정보를 변환하는 작업에 초점을 두었다. 만약 시드 정보가 풍부하게 변환된다면 정확한 영상 분할 결과를 얻을 수 있기 때문이다. 그러므로 본 학위 논문에서는 시드 정보를 풍부하게 하는 기법들을 제안한다. 최소한의 사용자 입력을 가정하고 이를 다양한 시드 확장 기법을 통해 변환한다. 우리는 시드 확대, 시드 생성, 시드 주의 집중에 기반한 총 세 가지의 대화형 영상 분할 기법을 제안한다. 각각 시드 주변으로의 영역 확대, 새로운 지점에 시드 생성, 의미론적 정보에 주목하는 형태의 시드 확장 기법을 사용한다. 먼저 시드 확대에 기반한 기법에서 우리는 시드의 영역 확장을 목표로 한다. 두 단계로 구성된 확대 과정을 통해 처음 시드 주변의 비슷한 픽셀들을 시드 영역으로 편입한다. 이렇게 확장된 시드를 사용함으로써 시드의 희소함과 불균형으로 인한 문제를 해결할 수 있다. 다음으로 시드 생성에 기반한 기법에서 우리는 시드 주변이 아닌 새로운 지점에 시드를 생성한다. 우리는 오차가 발생한 영역에 사용자가 새로운 시드를 제공하는 동작을 모방하여 시스템을 학습하였다. 사용자의 의도를 학습함으로써 효과적으로 시드를 생성할 수 있다. 생성된 시드는 영상 분할의 정확도를 높일 뿐만 아니라 약지도학습을 위한 데이터로써 활용될 수 있다. 마지막으로 시드 주의 집중을 활용한 기법에서 우리는 의미론적 정보를 시드에 담는다. 기존에 제안한 기법들과 달리 영상 분할 동작과 시드 확장 동작이 통합된 모델을 제안한다. 시드 정보는 영상 분할 네트워크의 특징맵과 상호 교류하며 그 정보가 풍부해진다. 제안한 모델들은 다양한 실험을 통해 기존 기법 대비 우수한 성능을 기록하였다. 특히 시드가 부족한 상황에서 시드 확장 기법들은 훌륭한 대화형 영상 분할 성능을 보였다.1 Introduction 1 1.1 Previous Works 2 1.2 Proposed Methods 4 2 Interactive Segmentation with Seed Expansion 9 2.1 Introduction 9 2.2 Proposed Method 12 2.2.1 Background 13 2.2.2 Pyramidal RWR 16 2.2.3 Seed Expansion 19 2.2.4 Re nement with Global Information 24 2.3 Experiments 27 2.3.1 Dataset 27 2.3.2 Implement Details 28 2.3.3 Performance 29 2.3.4 Contribution of Each Part 30 2.3.5 Seed Consistency 31 2.3.6 Running Time 33 2.4 Summary 34 3 Interactive Segmentation with Seed Generation 37 3.1 Introduction 37 3.2 Related Works 40 3.3 Proposed Method 41 3.3.1 System Overview 41 3.3.2 Markov Decision Process 42 3.3.3 Deep Q-Network 46 3.3.4 Model Architecture 47 3.4 Experiments 48 3.4.1 Implement Details 48 3.4.2 Performance 49 3.4.3 Ablation Study 53 3.4.4 Other Datasets 55 3.5 Summary 58 4 Interactive Segmentation with Seed Attention 61 4.1 Introduction 61 4.2 Related Works 64 4.3 Proposed Method 65 4.3.1 Interactive Segmentation Network 65 4.3.2 Bi-directional Seed Attention Module 67 4.4 Experiments 70 4.4.1 Datasets 70 4.4.2 Metrics 70 4.4.3 Implement Details 71 4.4.4 Performance 71 4.4.5 Ablation Study 76 4.4.6 Seed enrichment methods 79 4.5 Summary 82 5 Conclusions 87 5.1 Summary 89 Bibliography 90 국문초록 103Docto

MOSE: A New Dataset for Video Object Segmentation in Complex Scenes

Video object segmentation (VOS) aims at segmenting a particular object throughout the entire video clip sequence. The state-of-the-art VOS methods have achieved excellent performance (e.g., 90+% J&F) on existing datasets. However, since the target objects in these existing datasets are usually relatively salient, dominant, and isolated, VOS under complex scenes has rarely been studied. To revisit VOS and make it more applicable in the real world, we collect a new VOS dataset called coMplex video Object SEgmentation (MOSE) to study the tracking and segmenting objects in complex environments. MOSE contains 2,149 video clips and 5,200 objects from 36 categories, with 431,725 high-quality object segmentation masks. The most notable feature of MOSE dataset is complex scenes with crowded and occluded objects. The target objects in the videos are commonly occluded by others and disappear in some frames. To analyze the proposed MOSE dataset, we benchmark 18 existing VOS methods under 4 different settings on the proposed MOSE dataset and conduct comprehensive comparisons. The experiments show that current VOS algorithms cannot well perceive objects in complex scenes. For example, under the semi-supervised VOS setting, the highest J&F by existing state-of-the-art VOS methods is only 59.4% on MOSE, much lower than their ~90% J&F performance on DAVIS. The results reveal that although excellent performance has been achieved on existing benchmarks, there are unresolved challenges under complex scenes and more efforts are desired to explore these challenges in the future. The proposed MOSE dataset has been released at https://henghuiding.github.io/MOSE.Comment: MOSE Dataset Repor

A deep learning approach for intrusion detection in Internet of Things using bi-directional long short-term memory recurrent neural network

Internet-of-Things connects every ‘thing’ with the Internet and allows these ‘things’ to communicate with each other. IoT comprises of innumerous interconnected devices of diverse complexities and trends. This fundamental nature of IoT structure intensifies the amount of attack targets which might affect the sustainable growth of IoT. Thus, security issues become a crucial factor to be addressed. A novel deep learning approach have been proposed in this thesis, for performing real-time detections of security threats in IoT systems using the Bi-directional Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network (BLSTM RNN). The proposed approach have been implemented through Google TensorFlow implementation framework and Python programming language. To train and test the proposed approach, UNSW-NB15 dataset has been employed, which is the most up-to-date benchmark dataset with sequential samples and contemporary attack patterns. This thesis work employs binary classification of attack and normal patterns. The experimental result demonstrates the proficiency of the introduced model with respect to recall, precision, FAR and f-1 score. The model attains over 97% detection accuracy. The test result demonstrates that BLSTM RNN is profoundly effective for building highly efficient model for intrusion detection and offers a novel research methodology