이미지 세그멘테이션

영어	Image Segmentation
분류	컴퓨터 비전
작업	픽셀 단위 분류
대표 모델	U-Net, DeepLab, SAM

'''이미지 세그멘테이션'''(Image Segmentation)은 이미지의 각 픽셀을 특정 카테고리로 분류하는 [[컴퓨터 비전]] 작업입니다. [[youtube:J_XZn-STa9M|이미지 세그멘테이션 설명]] == 개요 == 세그멘테이션은 이미지를 의미 있는 영역으로 분할합니다. [[객체 탐지]]가 박스로 위치를 표시하는 반면, 세그멘테이션은 객체의 정확한 경계를 픽셀 단위로 파악합니다. == 세그멘테이션 유형 == === 시맨틱 세그멘테이션 === * 픽셀별 클래스 분류 * 같은 클래스는 구분 안 함 * 도로, 건물, 하늘 등 === 인스턴스 세그멘테이션 === * 개별 객체 구분 * 같은 클래스도 분리 * 사람1, 사람2 구분 === 파노라마 세그멘테이션 === * 시맨틱 + 인스턴스 결합 * 전체 장면 이해 * 배경 + 객체 모두 == 주요 모델 == === U-Net === * 인코더-디코더 구조 * 의료 영상 특화 * Skip connection === DeepLab === * Google 개발 * Atrous convolution * v3+ 버전 === Mask R-CNN === * 인스턴스 세그멘테이션 * Faster R-CNN 확장 * 마스크 예측 === SAM (Segment Anything) === * Meta 개발 (2023) * 범용 세그멘테이션 * 프롬프트 기반 == 활용 분야 == === 자율주행 === * 도로, 차선 인식 * 보행자 분할 * 장애물 인식 === 의료 === * 종양 분할 * 장기 세그멘테이션 * 세포 분석 === 위성/항공 === * 토지 분류 * 건물 감지 * 환경 모니터링 === 이미지 편집 === * 배경 제거 * 객체 분리 * 합성 == SAM 혁신 == Segment Anything Model: * 제로샷 세그멘테이션 * 점, 박스, 텍스트 프롬프트 * 10억+ 마스크 학습 * 범용 모델 == 평가 지표 == * IoU (Intersection over Union) * mIoU (mean IoU) * Dice Score * Pixel Accuracy == 관련 문서 == * [[컴퓨터 비전]] * [[객체 탐지]] * [[이미지 분류]] * [[딥러닝]] [[분류:인공지능]] [[분류:컴퓨터 비전]] [[분류:딥러닝]]