Segmentation

분할(Segmentation)

• 하나의 이미지에서 같은 의미를 가지고 있는 부분을 구분해내는 Task

(Semantic) Instance Segmentation

• 개체까지 구분하는 방식

대표적인 분할 모델

• FCN

  • 분할 픽셀 별로 분류 -> 공간 정보 보전 필요
  • CNN 완전 연결 신경 -> 합성곱 층으로 대체
  • 업샘플링 사용
    • 원본 이미지와 비슷한 크기로 복원

• U-Net

  • 다운 샘플링 -> 이미지 특징 추출
  • 업샘플링 -> 비슷한 크기로 복원
  • 피쳐맵을 업샘플링에 붙여 추가적인 데이터로 사용

객제 탐지/인식(Object Detection/Recognition)

• 전체 이미지 -> 레이블에 맞는 객체를 찾아내는 것

• 바운딩 박스 내에 클래스 무엇인지 분류

• IOU

  • 객체 탐지 평가 모델

• 분류 방법

  • Two Stage Detector

    • 대표적인 2-stage 모델로는 R-CNN계열(R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN 등)의 모델

  • One Stage Detector

    • 대표적인 1-stage 모델로는 SSD(Single Shot multibox Detector)계열과 YOLO(You Only Look Once)계열의 모델
    • 빠르지만 정확도가 낮다