Semantic Segmentation

이번에는 여러 Image segmentation 중 semantic segmentation에 대하여 조금 더 자세하게 알아볼 것이다. 1. Sliding Window 이미지를 sliding window로 옮겨가면서 각 window를 CNN에 넣어 해당 window의 중심에 그 class를 할당하자! (원래는 각 픽셀별로 하는 것이 맞지만 각 픽셀은 너무 작아 특징을 포함할 수 없기 때문에 주변을 같이 인식하고 클래스만 각 픽셀에 부여) -> 매 픽셀마다 클래스를 예측할 때 sliding window의 크기만큼의 작은 정보만을 줄 수 있기 때문에 해당 window 밖의 정보를 반영할 수 없음 -> 매 픽셀마다 window 크기를 보는데, 모든 픽셀에 대하여 수행하므로 중복 연산 과정을 수행한다. 2. Si..

0. Image segmentation Image segmentation은 object의 boundary를 참조하여, 해당 객체가 있는 위치를 정확히 가리키는 역할을 한다. 대부분의 image segmentation 모델은 encoder, decoder구조로 구성되어 있다. Encoder: input의 latent space representation을 인코딩 Decoder: encoder로부터 encoding된 정보로부터 decoding하고 segment map을 형성 Image segmentation은 크게 3가지로 나뉜다. 1. Semantic segmentation Image의 pixel을 semantic(의미론적)으로 분류하는 것. == 실제로 인식할 수 있는 물리적 의미 단위로 인식하는 세그멘..