1. 논문소개 위 논문은 real time task , 자율주행에서의 Segmentation에 기여한 논문이다. 기존의 Segmentation 모델 , Deconvnet, FCN,U-net의 경우 파라미터 수가 많고, 연사량이 많아 추론시간이 많이 소모된다. 이는 즉각적으로 추론해야 하는 자율주행분야에서는 큰 단점 중 하나이다. 또한, 기존모델은 Encoder와 Decoder를 거치면서 Coarse feature map 현상이 일어난다. 이로 인해 사물간의 경계선이 잘 구분되어 있지 않는다. 이에, SegNet은 파라미터 수를 획기적으로 줄여, 추론시간을 감소키시고, max - pooling indices를 통해 사물간의 경계를 더욱 잘 나타게 할 수 있도록 architecture를 구성하였다. 2. 모..
