동적 지물 목표와 배경 특성 간 유사성 및 약한 경계 인지 부족으로 인한 분할 정확도 저하 문제를 해결하기 위해, 경계 사전명시 선택, 공간-채널 동적 상호보완 집합, 이중 도메인 다운샘플링 고주파 보상을 포함하는 특성 모델링 체인을 구축하였다. 경계 유도 선택 및 특성 집합 기반의 드론 항공 동적 목표 인스턴스 분할 방식을 제안하였다. 먼저, 다중 스케일 경계 유도 선택 인지 모듈을 설계하여 다중 스케일 특징과 국지 평균 간의 잔차 반응을 경계 사전 정보로 사용하여 경계 반응 지도를 생성하고, 이중 도메인 선택 메커니즘을 통해 모델의 동적 목표 약한 경계 정보 인지 능력을 강화하였다. 둘째, 채널 셔플 메커니즘을 활용한 적응형 특성 집합 모듈을 구축하여 채널 수준의 상호작용으로 그룹 간 의미 정보를 활성화하고, 동적 합성곱과 심층 동적 합성곱이 적응적으로 추출한 공간 의미 정보와 채널 보완 세부 특성을 집합하여 특성 응답도를 향상시켜 목표 클래스 간 특성 유사성 문제를 해결하였다. 마지막으로, 일반 합성곱의 다중 스케일 공간 정보 추출 한계를 극복하기 위해, 이중 도메인 다운샘플링 적응형 모듈을 설계하여 두 경로에서 추출된 계층적 특징 정보를 융합하여 다중 스케일 정보의 적응형 집합 및 특성 강화를 실현하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 경계 유도 선택 및 특성 집합 기반 드론 항공 동적 목표 인스턴스 분할 모델은 mAP50-95와 mAP50 분할 정확도가 각각 51.8%와 84.3%에 도달하였으며, 기준 모델 대비 각각 5.1%와 4.6% 향상되었고, Jetson Nano B01 모바일 개발 플랫폼에 모델을 배포하여 동적 지물 목표의 분할을 구현할 수 있었다.

인스턴스 분할; 동적 목표; 경계 유도 선택; 적응형 특성 집합; 모델 배포