전체에서 시작하는 분할
이미지 수준 모형은 야간 입력에서 초기 의미 분할을 만든다. 각 수준은 조명 적응과 분할 모듈로 구성된다. 전체 장면의 분석만으로 세부적인 어려운 영역까지 같은 정확도를 얻기 어렵다는 문제를 다룬다.
어려운 지역을 찾기
난도 검출 모듈은 추가 분석이 필요한 영역과 주변 문맥을 식별한다. 화면을 기계적으로 동일한 크기로 나누기보다 판단이 어려운 부분을 찾는 역할이다. 전체 분할 추정과 난도 검출을 함께 사용한다.
지역 모형의 추가 분석
지역 수준 모형은 검출된 어려운 영역에 집중해 분할을 보완한다. 여러 모형은 제안된 야간 인식 손실로 종단간 학습한다. 난도 검출이 놓친 영역까지 자동으로 해결한다고 해석해서는 안 된다.
문맥의 독립 예
설명용으로 어두운 작은 영역만 보면 기둥과 사람을 혼동할 수 있지만 주변 보도와 물체의 연결은 판단 단서가 된다. 좁은 영역을 확대하는 것과 필요한 문맥을 보존하는 것은 함께 고려해야 한다. 실제 연구 이미지를 옮기지 않은 지역 분석의 예다.
관련 문서
DIAL-Filters / Dark Zurich / ACDC 데이터셋 / WeatherProof / 의미 분할 / HRNet