연구진은 건설 현장 로봇 용접에 적합한 전사 반사 방지 심 분할 프레임워크를 제안했어요. BiSeNetV2 백본을 전이 학습과 혼합 Cross-Entropy--Lovász 손실로 개선했습니다.
제안된 방법은 Joint IoU 81.76%, mIoU 90.73%를 달성하며, 기존 방식 대비 Joint IoU를 22.36% 향상시켰고, FLOPs, 파라미터 수, 추론 속도는 동일하게 유지했어요.
실험 결과, 어려운 용접 환경에서 심 연속성과 전사 반사 방지 성능이 향상되었으며, 가볍고 실시간 분할 아키텍처에 특히 효과적임을 입증했어요.