1️⃣ Image Segmentation(이미지 분할)

• Object Detection → Bounding Box로 검출된 물체들을 나타내는 것

• Image Segmentation → Pixel Classification

  • 네트워크가 입력 이미지 안의 모든 픽셀을 (지정된 개수의) Class로 분류하는 것

• Image Segmentation → Sementic Segmentation and Instance Segmentation

  • Sementic Segmentation
    • 각 Pixel이 어떠한 Class인지 구분하는 문제
  • Instance Segmentation
    • 같은 사물 안에서 서로 다른 객체(Instance)까지 구분하는 문제

• 이미지 분류 네트워크는 각 Pixel이 N개의 Class 중에서 어떠한 Class에 속하는지를 나타내는 Segmentation Map을 출력함

  • Segmentation Map은 Class의 개수와 동일하게 N개의 채널로 구성됨

  • 최종적으로는 Segmentation Map에 Argmax를 통하여 1채널 이미지를 출력으로 내보냄

    

2️⃣ Encoder and Decoder

• Image Segmentation Idea

  • 입력 이미지의 Width, Height를 줄이고 Channel 수를 늘리기 → Feature의 개수를 증가시킴
  • Width, Height를 Input Image의 Size로 회복, Channel 수는 Class의 사이로 맞추기 → Segmentation Map 생성
  • Input Image의 Width, Height를 보존하며 Feature Map 형성하는 것이 가장 좋으나, 메모리 문제로 실행할 수 없음