cnn2 이미지 분할(Segmentation)이란? 이미지 분할(Segmentation)이란? 한 이미지 내에서 같은 의미(사람은 사람,차는 차)를 가지고 있는 부분을 구분해내는 것이다. 즉 사진의 예시처럼 이미지 내 다양한(사람,자동차,도로,표지판) 등을 픽셀 단위로 레이블을 예측하여 구분하는 것이다. 분할은 크게 Semantic Segmentation와 (Semantic) Instance Segmentation로 구별되는데 예시는 아래와 같다. 위의 예시처럼 많은 의자를 동일하게 의자 하나로 볼 것인가, 아니면 각 의자마다 레이블을 줄 것인가? 의 차이이다. 분할에 대한 의미는 파악했으니 대표적인 분할 모델인 FCN, U-net에 대해 알아보자 FCN(Fully Convolutional Networks) 분할(Segmantation)은 픽셀 단위로 분.. 2022. 5. 17. 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)이란? 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN) 은 왜 필요한 것일까? 기존에 배운 DNN(Deep Neural Network)은 커다란 해상도의 이미지들을 분석할 때 데이터를 1차원 형태로 변환하여 하나의 row로 표현하기가 쉽지가 않았다. 반면 CNN은 이미지의 한 픽셀과 주변 픽셀들의 연관관계를 유지시켜 영상, 사진과 같은 데이터 처리를 할 때 발생하는 문제들을 해결하여 공간적 특성을 유지한채 학습을 할 수 있다. 간단히 말해 이미지를 인식하기 위한 패턴을 찾는데 유용하기 때문에 자주 사용된다. 어떻게 CNN은 이미지의 주변 픽셀들 분석하는걸까? CNN은 크게 특징 추출 단계(Feature Extraction)와 이미지 분류 단계(Classification)으로 이루어.. 2022. 5. 16. 이전 1 다음
