이미지 분할의 의미와 개념에 대해 알아보겠습니다.
이미지 분할의 의미와 개념 이해
이미지 세그먼테이션은 한 장의 사진에서 사람과 배경을 분리하여 따로 추출하는 기술을 말합니다. 이미지 세그먼테이션은 픽셀 단위로 이미지에서 대상 객체를 추출합니다. 이미지 세그먼테이션은 이미지를 작은 영역으로 나누어 이미지에서 개별 객체를 인식하는 기술입니다. 자율주행차도로 영상에서 차선을 인식할 수 있는 기술입니다. 이미지 분할은 단일 이미지에서 동일한 의미를 갖는 개체를 구분합니다. 동일한 의미를 갖는 객체는 사람, 자동차, 동물, 도로, 차선, 표지판 등의 객체일 수 있습니다. 영상 속 사람, 자동차, 동물, 도로, 차선, 표지판 등의 객체를 픽셀 단위로 라벨을 예측하여 분류합니다. 이미지 분할은 의미론적 분할과 인스턴스 분할로 구성됩니다. 두 가지 범주로 분류됩니다. 의미론적 분할은 더 큰 범주로 나누는 것이며, 객체 분할은 의미론적 분할을 넘어 동일한 범주 내의 객체를 더욱 세분화하여 구별하는 것입니다. 영상 분할 모델의 경우 인코더(Encoder, Down Sampling)와 디코더(Decoder, Up Sampling)을 통해 이루어집니다. 영상 분할 모델의 대표적인 예로는 FCN(Fully Convolutional Network), U-Net 등이 있습니다.
이미지 분할 의미 및 개념 설명
이미지 분할(Image Segmentation)이란 하나의 이미지를 작은 영역으로 나누어 이미지 속 개별 개체를 인식하거나 이미지를 더 쉽게 이해할 수 있도록 하는 기술을 말합니다. 이미지 분할(Image Segmentation)은 하나의 이미지를 작은 영역으로 나누어 이미지 속 개별 개체를 인식하거나 이미지를 더 쉽게 이해할 수 있도록 하는 기술입니다. 객체의 위치, 객체의 형태, 특정 픽셀이 어떤 객체에 속하는지 알기 위해 영상에서 픽셀 단위로 객체를 추출하는 기술이다. 이미지 분할은 컴퓨터 비전 분야의 주요 작업 중 하나입니다. 이미지 분할은 이미지를 픽셀로 나누어 출력하도록 신경망을 훈련하여 수행됩니다. 이미지 분할은 각 개별 픽셀에 새로운 해당 개체 레이블을 할당하는 것으로 구성됩니다. 이미지 분할을 통해 객체의 위치와 각 경계선을 명확하게 알 수 있으며 이미지를 단순화하여 분석이 용이합니다. 이미지 분할은 두 가지 유형으로 분류할 수 있습니다. 두 가지 유형의 이미지 분할을 의미합니다. 의미적 분할과 의미적 분할이 있습니다. 인스턴스 분할.[이미지 분할 2가지 종류]
의미론적 분할은 개별 픽셀의 범주를 구분하는 것을 목표로 합니다. 동일한 객체인 경우 동일하게 표시됩니다. 의미론적 분할은 전체 이미지에서 영역을 나눕니다. 객체 분할(인스턴스 분할)은 동일한 범주에 속하더라도 객체를 다르게 표시하는 방법입니다. 객체 분할은 이미지 분할의 한 유형이며 각 객체에 따라 개별 픽셀을 구분하는 것을 포함합니다. 의미론적 분할은 의미적으로 의미 있는 객체 영역만 분리하고 구분하고 객체 분할은 한 단계 더 나아가 동일한 범주 내에서 다시 한 번 수행합니다. 아이디어는 각 객체를 분리하고 구분하는 것입니다. 객체 분할은 이미지 분할에서 픽셀을 더 작은 단위로 레이블하고 의미론적 분할과 비교할 때 의미론적 분할과 달리 객체는 먼저 객체 감지를 통해 인식된 다음 의미론적 분할을 적용하여 각 객체를 표시합니다. 이미지 분할 모델은 인코더(Encoder, Down Sampling)와 디코더(Decoder, Up Sampling)로 구성됩니다. 인코더는 입력 이미지의 차원을 줄이는 역할을 합니다. 디코더는 차원을 늘리고 최종적으로 결과 이미지를 출력하는 역할을 합니다. 디코더는 각 픽셀을 분류하고 원본 이미지와 비슷하게 크기를 늘리는 과정을 진행합니다. 인코더 영역에서는 합성곱 신경망(CNN)을 사용하고, 정보 손실을 방지하기 위해 완전 연결 계층을 제외합니다. 대표적인 이미지 분할 모델은 다음과 같습니다. 딥러닝 모델이를 기반으로 하는 것으로는 FCN(Fully Convolutional Network), U-Net, Seg Net, Deep Lab 등이 있다. 영상 분할은 영상뿐만 아니라 디지털 영상도 여러 개의 픽셀 집합으로 나누는 과정으로 수행할 수 있다. 영상 분야에서는 영상을 보다 쉽고 간단하게 해석할 목적으로 영상 분할을 수행한다. 영상의 관심 영역을 영상에서 별도로 추출할 수 있다. 영상 분할 모델은 다양한 분야에서 활용된다. 대표적인 예로는 자율주행, 뇌출혈 해석 등의 의료기술 분야, 불량품 검사 등의 산업 분야 등이 있다. 영상 분할 기술은 자율주행차에서 카메라로 촬영한 도로 영상에서 차선을 인식하는 데 활용된다. 영상 분할을 통해 차선 영역을 추출한 후 딥러닝 모델을 적용해 차선을 인식한다. 의료 분야에서는 CT나 MRI 영상에서 종양 등의 병변을 별도로 검출하는 데 영상 분할 기술을 활용한다.