세그멘테이션

세그멘테이션(Segmentation)은 이미지의 각 픽셀에 클래스 레이블을 할당하는 태스크입니다. 바운딩 박스보다 정밀한 영역 인식이 필요할 때 사용합니다.

유형	설명	개별 객체 구분	배경 분류	대표 모델
Semantic	픽셀별 클래스 분류	X	O	UNet, DeepLabV3+
Instance	객체별 마스크 분할	O	X	Mask R-CNN, YOLO-Seg
Panoptic	Semantic + Instance 통합	O	O	Panoptic FPN

의료 영상이나 도로 인식처럼 영역 분류가 목적이면 Semantic Segmentation부터, 개별 객체 분리가 필요하면 Instance Segmentation부터 시작합니다.

Semantic Segmentation

UNet, DeepLabV3+로 픽셀별 클래스 분류를 수행합니다

Mask R-CNN, YOLO-Seg로 개별 객체 마스크를 추출합니다

Semantic과 Instance를 통합한 전체 장면 이해를 다룹니다

Segment Anything Model의 프롬프트 기반 세그멘테이션을 실습합니다

mIoU, Dice Score로 세그멘테이션 성능을 평가합니다