Abstract

본 연구에서는 최적의 의미적 선 집합을 검출하는 새로운 알고리즘을 제안합니다. 이를 위해 두 가지 네트워크, 선택 네트워크(S-Net)와 조화 네트워크(H-Net)를 개발하였습니다. 먼저, S-Net은 선 후보들의 확률과 오프셋을 계산합니다. 이후, 선택 및 제거 과정을 통해 관련 없는 선들을 필터링합니다. 세 번째로, H-Net이 계산한 가중치를 사용하는 완전 그래프를 구성합니다. 마지막으로, 최적의 의미적 선 집합을 나타내는 최대 가중치 클리크(maximal weight clique)를 결정합니다. 더불어, 검출된 선들의 전체적인 조화를 평가하기 위해 HIoU라는 새로운 평가 척도를 제안합니다. 실험 결과, 제안된 알고리즘이 의미적 선을 효과적이고 효율적으로 검출할 수 있음을 입증하였습니다. 코드는 https://github.com/dongkwonjin/Semantic-Line-MWCS에서 확인할 수 있습니다.