반응형 Image Segmentation3 [딥러닝 with 파이썬] (논문 리뷰)SegNet이란? SegNet은 " SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation" 이라는 논문에 2016년에 등장한 모델로, 이미지의 각 픽셀을 특정 클래스에 할당하는 작업인 Semantic Segementation을 수행하기 위해 개발된 딥러닝 아키텍처입니다. 이 모델은, 인코더-디코더(Encoder - Decoder) 구조 / 풀링 인덱스 사용 / 경량화된 네트워크 라는 특징을 갖고 있는 모델로서, 도로를 촬영한 영상 장면을 분할하고 내시경 이미지 분석, 위성 이미지 분석 등 다양한 응용분야에서 좋은 성능을 보여주는 모델입니다 . 1. SegNet이란 1) SegeNet이란 - 해당 논문 발표 이전 기존의 모델들에서는 .. 2023. 11. 1. [딥러닝 with 파이썬] (논문리뷰) FCN이란? Fully Convolutional Network (이미지 분할 / Image Segmentation) [이번 포스팅은, "FCN: Fully Convolutional Networks for Semantic Segemantation" 논문과 아래 블로그들을 참조하여 작성하였습니다] https://velog.io/@kimkj38/%EB%85%BC%EB%AC%B8-%EB%A6%AC%EB%B7%B0-FCN-Fully-Convolutional-Networks-for-Semantic-Segmentation [논문 리뷰] FCN: Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation Convolutional Network의 구조를 end-to-end, pixells-to-pixels 방식으로 학습시켜 semantic segmentation 분야에서 SOTA 달성임의의 사이.. 2023. 10. 31. [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
