컴퓨터 비전에서 이미지 분할은 AI 모델과 기계가 시각적 데이터를 “보고” 해석하도록 가르칩니다.세분화는 이미지를 의미 있는 영역으로 분해하여 AI 모델이 물체를 식별하고 분석할 수 있도록 합니다.세분화 방법 중 시맨틱 분할과 인스턴스 분할이 가장 눈에 띄는 기법입니다.인스턴스와 시맨틱 세분화를 이해하면 객체 감지, 자율 시스템, 의료 영상과 같은 특정 AI 작업에 적합한 접근 방식을 선택하는 데 도움이 됩니다.
주요 시사점
- 시맨틱 분할은 이미지의 각 픽셀에 클래스별로 레이블을 지정하지만 동일한 클래스의 개별 객체를 구분하지는 않습니다.
- 인스턴스 분할은 동일한 클래스 내의 개별 객체를 구별하여 보다 상세한 분석을 제공합니다.
- 시맨틱 분할은 단순한 단일 클래스 작업에서 탁월한 성능을 발휘하는 반면, 인스턴스 분할은 복잡한 다중 객체 시나리오에 적합합니다.
- 각 방법에는 고유한 장점, 한계 및 사용 사례가 있습니다.
시맨틱 세그멘테이션: 작동 원리
시맨틱 분할은 이미지의 모든 픽셀에 클래스 레이블을 할당합니다.예를 들어 도로 장면 이미지에서는 '자동차', '도로' 또는 '건물'에 속하는 픽셀에 그에 따라 레이블이 지정됩니다.목표는 씬의 구조와 여러 클래스 간의 공간적 관계를 이해하는 것입니다.
시맨틱 세그멘테이션의 응용
AI의 시맨틱 분할은 픽셀 수준에서 클래스를 이해하는 것이 중요한 분야에서 널리 사용됩니다.
- 자율 주행: 시맨틱 분할은 자율 주행 자동차가 차선, 보행자 및 기타 도로 요소를 식별하는 데 도움이 됩니다.
- 의료 영상: 의료 스캔에서 조직, 장기 및 이상을 정밀하게 식별할 수 있습니다.
- 농업: 시맨틱 분할은 작물과 토양을 분할하여 식물 상태를 모니터링하고 자원 사용을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
시맨틱 세분화에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오. AI 시맨틱 세그멘테이션 자원.
인스턴스 세그멘테이션: 작동 원리
인스턴스 분할은 동일한 클래스 내의 개별 객체를 식별하여 시맨틱 분할을 기반으로 합니다.예를 들어 자동차가 여러 개 있는 이미지에서 인스턴스 분할은 각 픽셀에 “자동차”라는 레이블을 지정할 뿐만 아니라 각 자동차를 고유한 인스턴스로 분리합니다.이 기능은 상세한 객체 수준 분석이 필요한 애플리케이션에 매우 유용합니다.
실용 애플리케이션
- 로보틱스: 인스턴스 세분화를 통해 로봇은 복잡한 환경에서 개별 객체를 인식하고 조작할 수 있습니다.
- 비디오 분석: 동적 장면에서 여러 물체를 추적하고 식별하는 데 사용됩니다.
- 오브젝트 트래킹: 인스턴스 분할은 겹치는 객체를 구분하여 실시간 시스템에서 정확한 추적을 보장합니다.
고유 객체를 식별하는 인스턴스 세분화 기능은 다음과 같은 고급 AI 작업에 필수적입니다. 물체 감지.
인스턴스와 시맨틱 세그멘테이션의 주요 차이점
인스턴스 및 시맨틱 분할은 에서 사용되는 두 가지 필수 기술입니다. 컴퓨터 비전 작업, 특히 이미지 세분화와 관련된 작업에는 각각 고유한 특성이 있습니다.시맨틱 분할은 각 픽셀을 사전 정의된 클래스로 분류하지만 동일한 범주 내의 개별 객체를 구분하지는 않습니다.반면 인스턴스 분할은 한 단계 더 나아가 개체가 동일한 클래스에 속하더라도 개별 개체에 고유한 레이블을 할당합니다.이 섹션에서는 각 메서드가 객체 식별을 처리하는 방식, 한 씬의 여러 객체, 계산 복잡도를 중심으로 이러한 차이점을 자세히 살펴보겠습니다.
픽셀 라벨링과 물체 감지
시맨틱 분할은 클래스별로 각 픽셀에 레이블을 지정하지만 동일한 클래스 내의 객체를 구분하지는 않습니다.반대로 인스턴스 분할은 각 객체에 고유 식별자를 할당하여 객체 수준을 구분할 수 있도록 합니다.예를 들어, 시맨틱 세분화에서는 이미지의 모든 자동차를 단일 '자동차' 클래스로 취급하지만 인스턴스 분할에서는 각 자동차를 별도의 개체로 식별합니다.
다중 객체 처리
시맨틱 분할은 동일한 클래스의 인스턴스를 구분할 수 없기 때문에 여러 개체가 겹치는 장면에서 어려움을 겪습니다.인스턴스 분할은 개별 객체를 구분하여 이러한 한계를 극복하므로 혼잡하거나 복잡한 장면이 포함된 시나리오에 적합합니다.
복잡성 및 정확성
인스턴스 세분화에는 객체 감지 및 경계 식별과 같은 더 많은 계산 단계가 포함되므로 리소스를 많이 사용합니다.한편 시맨틱 세그멘테이션 레이블 지정 더 간단하고 빠르기 때문에 복잡한 환경에서는 정확하지 않을 수 있습니다.
시맨틱 세그멘테이션의 장단점
시맨틱 분할은 클래스별로 이미지에 레이블을 지정하는 더 간단하고 계산 효율적인 접근 방식입니다.그러나 객체 수준의 정밀도가 필요한 시나리오에서는 한계가 있습니다.
장점
- 단순성: 구현이 쉽고 리소스 사용량이 적습니다.
- 효율성: 단일 클래스 작업이나 객체 중첩이 최소화된 장면에 적합합니다.
제한 사항
- 인스턴스 차별화 없음: 동일한 클래스 내의 객체를 구별할 수 없습니다.
- 겹치는 오브젝트: 여러 개의 조밀하게 구성된 물체가 있는 장면에서는 어려움을 겪습니다.
인스턴스 세그멘테이션의 장단점
인스턴스 분할은 픽셀을 분류할 뿐만 아니라 동일한 클래스 내의 개별 객체를 식별하여 보다 세부적인 정보를 제공합니다.따라서 리소스가 많이 필요하기는 하지만 복잡한 AI 작업에는 없어서는 안 될 필수 요소입니다.
장점
- 세부 객체 경계: 객체 간의 정확한 구분을 제공합니다.
- 다양성: 여러 개의 겹치는 물체를 포함하는 작업에 적합합니다.
제한 사항
- 리소스 수요: 더 높은 계산 요구 사항 및 복잡성.
- 처리 시간: 추가 처리 계층으로 인해 시맨틱 분할보다 느립니다.
AI 모델에 적합한 세그멘테이션 접근법 선택
인스턴스와 시맨틱 분할 간의 선택은 AI 모델의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다.
- 시맨틱 세그멘테이션을 사용하는 경우: 과제에는 위성 이미지에서 토지 사용을 식별하거나 의료 스캔을 분석하는 등 학급 수준의 관계를 이해하는 것이 포함됩니다.
- 다음과 같은 경우 인스턴스 세그멘테이션을 사용할 수 있습니다: 이 작업을 수행하려면 혼잡한 거리에서 보행자를 추적하거나 감시 시스템의 비디오 스트림을 분석하는 등 개별 물체를 구별해야 합니다.
이러한 분할 방법 중 하나를 선택할 때는 작업 복잡성, 이미지 특성, 사용 가능한 계산 리소스와 같은 요소를 고려하십시오.
Sapien의 AI 데이터 라벨링을 사용한 고급 세분화 기법
인스턴스 분할과 시맨틱 분할은 모두 고유한 강점을 가지고 있으며 다양한 AI 애플리케이션에 없어서는 안 될 요소입니다.사피엔의 어드밴스드 기술을 활용하면 시맨틱 데이터 라벨링 서비스, 기업은 물체 감지 및 이미지 분석과 같은 작업에 정밀한 이미지 세분화의 힘을 활용할 수 있습니다.
세분화 기술에 대한 당사의 전문 지식을 통해 AI 모델이 정확하게 레이블링된 고품질 데이터 세트를 기반으로 학습되어 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다.지금 통화를 예약하여 Sapien이 더 나은 세분화 모델을 구축하는 데 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아보십시오.
자주 묻는 질문
Sapien은 AI 세분화 요구 사항을 어떻게 지원하나요?
Sapien은 업계 최고의 시맨틱 세분화 및 인스턴스 세분화 라벨링 서비스를 제공하여 기업이 고성능 AI 모델을 트레이닝할 수 있도록 지원합니다.
인스턴스 세분화에 가장 적합한 모델은 무엇입니까?
Mask R-CNN과 같은 모델은 객체를 감지하고 경계를 지정할 수 있기 때문에 인스턴스 세분화에 탁월합니다.
어떤 세그멘테이션이 가장 좋을까요?
최상의 세그멘테이션 방법은 작업에 따라 다릅니다.시맨틱 분할은 클래스 수준 분석에 적합하지만 인스턴스 분할은 개별 객체를 구분하는 데 더 적합합니다.
시맨틱 분할은 언제 사용해야 할까요?
시맨틱 분할은 자율 주행, 농업 또는 의료 영상과 같이 클래스 수준의 픽셀 레이블링이 필요한 작업에 가장 적합합니다.
