연구진이 전기해리조 재료 분할을 위한 AI 기반 이중 분기 프레임워크 HREM-Net을 제안했어요. HREM-Net은 분광 영상(HSI)과 RGB 이미지를 결합하여 전기해리조 재료 분할을 수행합니다.
HREM-Net은 효율적인 채널 주의, 좌표 주의, 모바일 역전 병목 블록, Atrous 공간 피라미드 풀링 모듈을 적용하여 HSI와 RGB 이미지의 분광 및 공간 특징을 캡처해요.
전기해리조-HSI 데이터셋에서 평균 클래스 정확도 91.66%와 평균 IoU 0.82를 달성하며 기존 분할 모델보다 뛰어난 성능을 보였어요.