Segmentation 이란?

개발 과정에서 사용하지 않기로 한 기능인, 객체 삭제 기능에서 사용했던 segmentation 에 대해 설명하고자한다.

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Object Detection VS Segmentation

 

 
Classification : 사진에 객체가 어떤 객체인지 구분 

• ex) 사진이 고양이인지, 강아지인지 구분
• 객체는 1개만 판단 가능

Classification + Localization : 객체에 box를 쳐서 어디있는지 표시 

• ex) 사진 속 고양이의 위치 box 표시
• 객체는 1개만 판단 가능

Object Detection : 사진 속 여러 객체를 각각 구별해서 box로 표시

• ex) 사진 속 고양이와 강아지, 오리 box 표시
• 객체는 여러 개 판단 가능

Instance Segmentation : 사진 속 여러 객체를 각각 구별해서 box가 아닌 정확한 영역으로 표시

• ex) 사진 속 고양이와 강아지, 오리의 영역을 제대로 표시
• 객체는 여러개 판단 가능

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Image Segmentation (이미지 분할) 이란?

 
Image Segmentation : 픽셀 단위의 이미지를 이용하여 이미지에서 픽셀 단위로 뽑아낸 정보를 출력하도록 신경망 훈련을 거쳐, 픽셀 레벨에서 이미질르 이해하여 하나의 이미지에서 여러 물체를 인식 가능하게 하는 기술
 

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Segementation 에는 2가지 종류가 있다.
 

Semantic Segmentation

• 한 사진 안에 어떤 Object도 존재 하지 않는다.
• 단지 'Grass', 'Cat', 'Tree', 'Sky' 4개의 class의 위치를 인식(localization)하고 판별(classification)한다.
• 개별 객체를 구별하지 않는다. 오직 픽셀 카테고리만 구별한다.
  + 물체가 붙어 있는 경우, 하나의 클래스로 구별한다.

 

Instance Segmentation

• segmentation에서 조금 더 픽셀 레벨로 들어갈 때 사용된다.
• Multi Object가 존재한다.
  + 심지어 같은 객체가 여러개여도 구분된다.
• 각 객체의 위치를 정확하게 식별하는 객체 인식의 접근법이다.

 

아이폰 인물모드도 Segmentation을 이용하여, 뒷배경을 흐리게 한 것이다.