물체 인식(Object Recongnition) vs 의미 분할(Semantic Segmentation)

1.물체 인식(Object Recognition):

목적: 이미지에서 어떤 물체가 있는지 식별.
작업: 이미지 전체에서 물체의 위치와 클래스를 찾음.
결과: "이 이미지에는 개가 있습니다."

 

2.의미 분할(Semantic Segmentation):

목적: 이미지를 픽셀 수준에서 세분화하여 각 픽셀에 레이블을 할당하여 의미 있는 영역을 식별.
작업: 이미지 내에서 각 픽셀이 어떤 클래스에 속하는지 식별.
결과: 이미지에서 개의 위치를 정확하게 식별하고, 각 픽셀에 해당하는 레이블을 할당하여 개가 있는 부분을 세분화. 예를 들어, 이미지에서 개의 몸통, 귀, 꼬리 등이 어디에 있는지 구분.

예를 들어, 아래와 같은 이미지가 있다고 가정해봅시다.

물체 인식 결과: "이 이미지에는 개가 있습니다."

의미 분할 결과: 이미지에서 개의 몸통, 귀, 꼬리 등을 픽셀 수준에서 정확히 식별하여 분할. 

결과적으로 이미지 내에서 각 픽셀이 어떤 부분에 해당하는지를 알 수 있습니다.

의미 분할은 더 세밀한 정보를 제공하여 객체의 구체적인 부분을 식별하는 데 사용됩니다. 

이것은 자율 주행 차량이 도로 상황을 이해하거나 의료 영상에서 특정 조직을 식별하는 데 유용한 기술입니다.