반응형 이미지세그멘테이션3 [딥러닝 with 파이썬] U-Net 모델 구현하기 (Semantic Segmentation) [본 포스팅은 Medium의 "Semantic Segmentation in Self-driving Cars" 포스팅과 아래 블로그를 참조하여 작성하였습니다] https://blog.jovian.com/semantic-segmentation-in-self-driving-cars-3cb89aa08e9b Semantic Segmentation in Self-driving Cars A bare-bones intro to distinguish objects in a road scene with Autonomous Vehicles using PyTorch 🔥 blog.jovian.com https://velog.io/@jarvis_geun/U-Net-%EC%8B%A4%EC%8A%B5 U-Net 실습 이번 포스팅에서.. 2023. 10. 28. [딥러닝 with 파이썬] Segmentation 평가지표 (Pixel Accuracy, IOU, Dice Coefficient(F1 score), Precision & Recall 등) 이번에는 Image Segementaion 결과를 평가할 때 사용되는 지표들에 대해서 정리해보겠습니다. 먼저, 간단히 Image Segementation에 대한 정의를 정리해보고, 이후 평가지표들에 대해서 알아보겠습니다. 1. Image Segementation 이란? - Image Segmentaion은 이미지를 구성하는 픽셀들을 여러 개의 세그먼트(Segment)로 나누는 과정을 의미합니다. 이는 이미지를 더 잘 이해하고 분석하기 위함이며, Segmenation을 통해 객체의 경계, 모양, 크기 텍스처 등의 정보를 추출할 수 있습니다. - 이미지 세그멘테이션의 유형은 크게 3가지 정도로 볼 수 있습니다. a) Semantic Image Segmentation : 모든 픽셀을 특정 클래스에 할당하는 것.. 2023. 10. 27. [딥러닝 with 파이썬] 컴퓨터 비전에서의 이미지 분류(Image Classification), 객체 검출(Object Detection), 이미지 분할(Image Segmentation)에 대한 이해 컴퓨터 비전(Computer Vision)이란, 기계가 이미지를 이해하고 해석하는 능력을 개발하는 분야입니다. 해당 분야에서는 3가지의 주요 방법론이 있는데요. 이는 이미지 분류(Classification), 객체 검출(Object Detection), 분할(Segmentation)입니다. 비슷한 것 처럼 보이지만, 다른 분야인 이 3가지에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 1. 이미지 분류(Image Classification)와 객체 검출(Object Detectino), 그리고 이미지 분할(Image Segmentation)의 차이 1) 이미지 분류(Image Classification) - 목적 : 전체 이미지를 하나의 카테고리로 분류하는 것입니다. 여기서 주목할 것은 "이미지 전체를 하나의 카테고리.. 2023. 10. 26. 이전 1 다음 반응형
