연구팀이 시공간 정보를 활용한 대장 세그먼트 인식 딥러닝 프레임워크 ST-ColoNet을 제안했어요. 기존 방식의 한계를 극복하기 위해 새로운 데이터셋을 구축하고 공개했습니다.
ST-ColoNet은 엣지 기반 공간 특징 추출 모듈과 시퀀스 기반 시간 특징 집계 모듈을 결합하여 성능을 향상시켰어요. 세 가지 어텐션 패턴을 활용해 긴 영상 시퀀스에 대한 시간 정보를 효과적으로 처리합니다.
ST-ColoNet은 정확도 81.0%, F1 점수 70.7%로 기존 방식 대비 괄목할 만한 성능 향상을 기록하며 최첨단 기술로 평가받고 있어요.