Semantic Segmentation

가장 먼저, 실용적인 측면부터 보며 살펴보기로 한다.

Practical Semantic Segmentation

Google Portrait mode ( 사진을 찍으면 배경을 블러처리하고 인물을 대상으로는 선명하게 그대로 출력해주는 효과 )

 

Segmentation : Predict the label of every pixel 

ex) SegNet, DeepLab 등

 

사진의 모든 픽셀을 미리 지정된 개수의 class 로 분류하는 것.

Classification / Object Detection 과는 전혀 다른 과정이다.

Classification 의 경우 만약 도로를 대상으로 선택된 이미지라면 동일한 class 인 차량을 차량으로 분류하겠지만,

Segmentation 의 경우 도로의 차량이 하나의 class 가 아니라 같은 pixel (색상)의 class 를 갖는 것을 분류.

https://www.jeremyjordan.me/semantic-segmentation/#dilated_convolutions

 

Segmentation 의 과정은

 

Input ( Image Color - Non Color ) --> Output each pixel --> belong to each class

 

https://www.jeremyjordan.me/semantic-segmentation/#dilated_convolutions

Ouput 출력을 위하려 각 class 별로 출력 채널을 만든 후 argmax 를 사용하여 내보내는 과정

https://www.jeremyjordan.me/semantic-segmentation/#dilated_convolutions