Semantic Segmentation, Instance Segmentation, Object detection

이미지 분류는 이미지가 특정 클래스에 속한다는 것을 알려줌
물체 검출 방법에서 물체의 검출은 이미지 내에서 수행되고 물체 주위에 직사각형을 나타냄

 

이미지 분할은 동일한 물체 검출 과정이 일어나고 있지만 그것의 공간적 위치도 보여줌
이미지를 여러 세그먼트 또는 인스턴스로 분할하는 프로세스

 

이미지 분할 작업은 신경망을 훈련시켜 이미지의 픽셀 단위 마스크 출력
낮은 픽셀 수준에서 이미지 이해하는 데 도움이 됨

 

Semantic Segmentation과 Instance Segmentation이라는 두 유형의 이미지 세그먼테이션 기술이 주로 사용됨

 

@Semantic Segmentation의 목적

이미지 내 물체들을 의미 있는 단위로 분할해내는 것
구체적으로, 이미지의 각 픽셀이 어느 클래스에 속하는지 예측하는 것
이미지 내 모든 픽셀에 대해 예측 진행하기 때문에 이를 dense prediction이라고 부르기도 함
서로 다른 종류의 물체들을 깔끔하게 분할해내는 것이 Semantic Segmentation의 목적

 

 

 

@Semantic segmentation과 Instance Segmentation의 차이

semantic segmentation은 같은 클래스에 속하면 각각 독립된 개체라고 하더라도 하나의 색으로 나타냄
instance segmentation은 같은 클래스에 속하더라도 독립된 개체라면 각기 다른 색으로 표현

Semantic Segmentation은 모든 유사한 클래스가 결합된 상태로 표시됨
Instance Segmentation은 유사한 클래스도 다른 인스턴스로 표시됨

 

@Semantic segmentation과 Object detection의 차이

object detection은 바운딩 박스로 검출된 물체들을 나타냄

semantic segmentation은 이미지 내 모든 픽셀이 각각 어느 클래스에 속하는지 예측하고 그것들을 모아 이미지를 의미 있는 단위로 분할함
semantic segmentation은 각자 다른 클래스에 속하는 물체들을 좀 더 정확하게 분할해냄

 

참고)

https://www.jeremyjordan.me/semantic-segmentation/#dilated_convolutions, Jeremy Jordan, "An overview of semantic image segmentation"

https://towardsdatascience.com/detection-and-segmentation-through-convnets-47aa42de27ea, Ravindra Parmar, "Detection and Segmentation through ConvNets"