재난 후 도로 파손 분할을 위한 도로 지향 어텐션 및 클래스 균형 학습 프레임워크
핵심 기술: 재난 현장 정찰 드론 및 무인이동체(UGV) 영상을 위한 DeepLabV3+ 기반 도로 파손 세그멘테이션 프레임워크. 주요 혁신: 도로 지향 멀티레벨 어텐션(RO-MLA)과 클래스 불균형 해결을 위한 RO-Dice CWB 손실 함수 도입. 성능 지표: 테스트 셋에서 mIoU 0.7248, 파손 클래스 IoU 0.6029 달성으로 기존 모델 대비 우수성 증명. 재난 대응 무인이동체를 위한 정밀 공간 인지 기술의 … 더 읽기