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딥러닝 기반 세그멘테이션은 이미지 내 각 픽셀을 '강아지', '고양이', '배경' 등으로 분류하는 기술입니다. 🐕🐈🖼️
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FCN(Fully Convolutional Network)은 주요 세그멘테이션 아키텍처 중 하나로, 이미지를 픽셀 단위로 분류하는 네트워크 구조를 사용합니다. 🧬
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UNET은 의료 영상 세그멘테이션 작업에 사용되는 네트워크로, 입니다. 특히, 전이 합성 층(Transposed Convolution, Upsampling)을 통해 해상도 손실을 보완합니다. 🩺
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DeepLab v3은 FCN, UNET을 토대로 개발된 세그멘테이션 모델로, 가장 우수한 성능을 보이며 레이어드 합성과 파라미터 주기 함유 를 적용하여 개선된 성능을 보여줍니다. 📈
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기본적인 세그멘테이션 방법은 모든 픽셀을 따로 학습 시키지만, 하나의 대상을 여러 개로 인식하는 문제점이 있습니다. 🐕🐕🐕➡️👨🚀