A Study on Effect of Loss Functions for Cloud Detection

구름 탐지에 손실 함수가 미치는 영향에 대한 연구

위성 영상 속 구름 탐지를 위해 딥러닝 기술이 많이 사용된다. 이때 클래스 불균형이나 탐지 난이도 문제 해결을 위해 손실 함수에 가중치를 추가하는 경우가 많다. 그러나 이는 목표 외 클래스에서의 탐지 성능을 저하시킬 수 있으며, 적절한 가중치를 위한 하이퍼 파라미터 튜닝이 필요한 경우도 있다. 따라서 본 논문에서는 손실 함수가 구름 탐지에 미치는 영향을 분석하고, 하이퍼 파라미터 튜닝 없이 전반적인 구름 탐지 성능을 올릴 수 있는 손실 함수 GDWCE 를 제안한다. 실험을 통해 GDWCE 가 Dice Loss 와 Cross-Entropy 보다 좋은 성능을 보여줌을 확인하였다.