Semantic segmentation2 Fully Convolutional Network(FCN)의 주요 특징과 CNN 기반 분류 모델과의 차이 Semantic Segmentation과 같은 문제에서는 이미지의 모든 픽셀을 분류해야 한다.하지만 기존 CNN 기반 분류 모델은 이미지 전체를 하나의 클래스로 예측하도록 설계되어 있다.이러한 한계를 해결하기 위해 제안된 모델이 바로 Fully Convolutional Network(FCN)이다.FCN은 기존 CNN 구조를 변형하여 이미지의 픽셀 단위 예측을 가능하게 만든 모델이다.1. Fully Convolutional Network(FCN)이란 무엇인가FCN은 이름 그대로 모든 층이 Convolution 연산으로 구성된 신경망 구조이다.기존 CNN 분류 모델에서는 마지막 단계에 Fully Connected Layer가 사용되지만 FCN에서는 이 레이어를 제거하고 Convolution Layer로 대체.. 2026. 3. 15. Semantic Segmentation과 이미지 분류(Classification) 컴퓨터 비전 분야에서는 이미지를 이해하기 위해 다양한 문제들이 연구되고 있다.대표적으로 이미지 분류(Image Classification), 객체 탐지(Object Detection), 그리고 Semantic Segmentation이 있다.이 중 Semantic Segmentation은 이미지 속 객체의 위치와 영역을 보다 정밀하게 이해하기 위한 기술이다.1. Semantic Segmentation이란 무엇인가Semantic Segmentation은 이미지의 각 픽셀(pixel)을 특정 클래스(class)로 분류하는 작업이다.즉 이미지 전체를 하나의 결과로 판단하는 것이 아니라 이미지의 모든 픽셀을 분석하여 각각 어떤 객체에 속하는지를 판단한다.예를 들어 도로 사진이 있다고 가정하면 Semantic Se.. 2026. 3. 15. 이전 1 다음