인스턴스 분할은 이미지에서 각 개체 인스턴스를 식별하고 묘사하여 모든 개별 개체에 고유한 레이블을 할당하는 작업을 포함하는 컴퓨터 비전 작업입니다.각 픽셀을 사전 정의된 범주로 분류하는 시맨틱 분할과 달리 인스턴스 분할은 동일한 클래스 내의 개별 객체를 구분합니다.인스턴스 분할의 의미는 자율 주행, 의료 영상, 로봇 공학과 같이 정밀한 객체 위치 파악 및 구분이 필요한 애플리케이션에 매우 중요합니다.
인스턴스 분할은 이미지의 개별 개체를 감지할 뿐만 아니라 픽셀 수준에서 분할하여 각 개체 인스턴스를 정확하게 묘사하는 컴퓨터 비전 작업을 말합니다.이 기법은 픽셀을 사전 정의된 범주로 그룹화하는 시맨틱 분할 (Semantic segmentation) 을 뛰어넘습니다. 이는 동일한 클래스에 속하더라도 개별 객체를 구별함으로써 픽셀을 사전 정의된 범주로 그룹화하는 것입니다.
인스턴스 세분화 모델은 인스턴스 세분화 작업을 수행하도록 설계된 딥 러닝 모델입니다.이러한 모델은 일반적으로 CNN (컨벌루션 신경망) 을 사용하여 구축되며 Mask R-CNN과 같은 아키텍처가 일반적으로 사용됩니다.이 모델은 이미지를 입력으로 받아 감지된 객체와 해당 픽셀 수준 분할 마스크를 모두 출력하여 동일한 객체 클래스의 여러 인스턴스를 효과적으로 구분합니다.
인스턴스 세분화 모델은 여러 단계를 거쳐 작동하여 정확한 객체 감지 및 세분화를 달성합니다.
컴퓨터 비전의 인스턴스 분할은 객체 감지와 픽셀 수준 분할을 모두 결합합니다.따라서 이미지에서 동일한 객체 클래스의 개별 인스턴스를 구별해야 하는 작업에 이상적입니다.예를 들어 자동차가 여러 개 있는 이미지에서 인스턴스 분할은 모든 자동차를 탐지할 뿐만 아니라 자동차가 모두 같은 범주에 속하더라도 각 자동차에 별도의 마스크를 할당합니다.
컴퓨터 비전의 인스턴스 분할은 다양한 산업 및 애플리케이션에서 사용됩니다.
객체 인스턴스 분할은 객체 클래스의 각 인스턴스를 구별하면서 특히 이미지에서 객체를 감지하고 분할하는 데 중점을 둔 인스턴스 분할의 하위 집합입니다.이 기법은 혼잡한 주차장에서 각 차량을 식별하거나 혼잡한 거리에서 여러 보행자를 감지하는 등 클래스 내에서 개별 객체를 분리해야 하는 상황에서 매우 유용합니다.
객체 인스턴스 분할은 다음과 같은 몇 가지 이점을 제공합니다.
인스턴스 분할은 많은 고급 컴퓨터 비전 애플리케이션에 필수적인 세분화된 수준의 세부 정보를 제공하기 때문에 비즈니스에 중요합니다.다음은 인스턴스 세분화가 다양한 산업에 어떻게 도움이 되는지 보여주는 예입니다.
자동차 산업에서 자율 주행 차량의 경우 인스턴스 분할이 매우 중요합니다.보행자, 다른 차량 및 장애물과 같은 다양한 물체를 구별하는 데 도움이 되며, 이는 안전한 내비게이션과 운전에 필수적입니다.
소매 및 전자 상거래에서 인스턴스 분할은 어수선하거나 혼잡한 환경에서도 진열대나 창고에 있는 제품을 정확하게 식별하고 계수하여 재고 관리를 개선할 수 있습니다.이를 통해 재고 추적 및 공급망 관리를 개선할 수 있습니다.
제조 시 인스턴스 세분화는 생산 라인에서 제품의 결함과 불일치를 감지하여 품질 관리를 지원합니다.따라서 고품질 제품만 고객에게 배송할 수 있습니다.
결론적으로, 인스턴스 분할의 의미는 픽셀 수준의 정밀도로 이미지의 각 개체 인스턴스를 식별하고 묘사하는 컴퓨터 비전 작업을 의미합니다.기업의 경우 정확한 객체 위치 파악 및 구별이 필요한 작업에는 인스턴스 분할이 필수적이며, 이를 통해 다양한 산업 전반에서 안전, 효율성 및 혁신이 향상됩니다.자율 주행, 소매, 제조 등 어떤 분야에서든 인스턴스 세분화는 운영을 개선하고 더 나은 의사 결정을 유도하는 강력한 도구입니다.
Sapien의 데이터 라벨링 및 데이터 수집 서비스가 음성-텍스트 AI 모델을 어떻게 발전시킬 수 있는지 알아보려면 당사 팀과 상담을 예약하세요.