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1. 들어가며 - 이번 시간에는 Sementic Segmentation (시맨틱 세그멘테이션)을 이용해서 자율주행차량이 주행해야 할 도로 영역을 찾는 상황을 가정하고 모델을 만들어보는 시간은 갖는다. - 이전 노드에서는 Semantic Segmentation을 위한 다양한 모델을 배웠다. - 이번 시간에는 U-Net을 사용해 이미지가 입력되면 도로의 영역을 Segmentation 하는 모델을 만들어보겠다. 2. 시맨틱 세그멘테이션 데이터셋 - 이미지, 데이터 가져오기 1) 먼저 시맨틱 세그멘테이션(semantic segmentation)으로 도로의 영역을 분리하기 위해서는 도로의 영역을 라벨로 가진 데이터셋을 가지고 학습할 수 있도록 파싱해야 한다. 2) 물체 검출(object detection)으로 사..

1. 들어가며 - 우리가 그동안 다뤄온 이미지 분류(image classification), 객체 인식(object detection) 모델은 이미지에서 어떤 물체의 종류를 분류하거나 물체의 존재와 위치를 탐지해 낸다. - 이번에 배워볼 세그멘테이션(segmentation)은 픽셀 수준에서 이미지의 각 부분이 어떤 의미를 갖는 영역인지 분리해 내는 방법이다. - 위 사진을 보면 세그멘테이션 기술을 쉽게 이해할 수 있을 것이다. - 세그멘테이션은 이미지 분할 기술이다. 위 사진에서 세그멘테이션 모델은 사람의 영역과 배경 영역을 분리해서 배경을 흐리게 처리하여 아웃포커싱 효과를 보여준다. - 세그멘테이션은 이미지의 영역을 어떤 영역인지 분리해내는 기술로 다양한 영역에서 활용되고 있다. - 위 사진은 실제로 ..