[CV] Image Segmentation 이란?

Image Segmentation

• 이미지 내의 각 픽셀의 class를 구분하는 Task
• bounding box로 추출된 객체를 분류하는 object detection과는 다름

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segmentations - https://encord.com/blog/guide-to-semantic-segmentation/

 

Semantic Segmentation

• 이미지의 모든 pixcel에 class를 분류한다. (ex - 사람, 물건)
• 같은 class의 속하는 pixcel을 동일하게 표시한다. (개별 객체는 구분되지 않는다)
• FCN, DeepLab, U-Net

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Instance Segmentation

• 이미지의 모든 객체를 분리하여 식별한다. (ex - 사람1, 사람2, 사람3, 물건1)
• pixcel의 class 구분뿐만 아니라, 어떤 객체인지 구분한다.
• Mask R-CNN, Detectron, YOLACT

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Panoptice Segmentation

• semantic + instance
• 객체 구분뿐만 아니라, 배경에 대한 정보도 처리한다 (ex - 사람1, 사람2, 사람3, 물건1, 바다, 하늘)
• 이미지의 완전한 해석을 목표로 한다.
• 자율주행은 instance segmentation으로 가능하지만, 횡단보도나 도로, 차선 등을 구분하는 더 정확한 구현을 위해서는 panoptic segmentation이 필요하다.
• Panoptic FPN