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Daniel

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[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

Instance Segmentation 관련 궁금증입니다.

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안녕하세요. 

Instance Segmentation에 대해서 궁금한 점이 있습니다. 

제가 알고 있는바로는 Instance Segmentation 은 per-object detection이고 Semantic Segmentation 이나 Panoptic Segmentation은 per-pixel detection이라고 알고 있습니다. 

만약 Instance Segmentation을 per-pixel detection으로 진행을 한다면 문제가 생길까요?

그러니까 예를 들어, 한 장의 거실 사진이 있다고 했을때, 사진내의 있는 모든 물체부터 천장, 바닥, 벽 등 모든 것을 instance segmentation으로 detect해도 문제가 없는 것 일까요?

많은 물체와 벽, 바닥 들이 pixel 상으로 겹칠텐데 이런 것도 문제가 되지 않을까요?

배경들에 대해 Semantic segmentation말고 Instance Segmentation을 쓰지 않는 특별한 이유가 있을까요?

아래 참고하실 만한 샘플 이미지 올립니다.

답변주시면 정말 감사하겠습니다. 

답변 2

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질문자

답변 감사합니다. ㅎㅎ 그럼 instance segmentation으로 한 번 학습 시켜봐야겠네요 ㅎㅎ

0

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권 철민
지식공유자

안녕하십니까,

instance segmentation과 semantic segmentation 모두 pixel 단위 detection 입니다. 다만 instance segmentation이 보다 object를 상세하게 분리해 냅니다(개별 object 단위로 분리해 냅니다. 그래서 'instance' segmentation 입니다.

올려주신 그림은 instance segmentation은 적용한 것입니다.

아래 그림은 semantic segmentation과 instance segmentation 을 구분한 것입니다.  semantic segmentation은 개별 의자를 별도로 구분하지 않고 모두 의자로 구분합니다. instance segmentation은 개별 의자를 각각 구분합니다.

아래 질문은 제가 질문 의미를 정확하게 파악하지 못하고 답변 드릴 수 있음을 감안 부탁드립니다.

그러니까 예를 들어, 한 장의 거실 사진이 있다고 했을때, 사진내의 있는 모든 물체부터 천장, 바닥, 벽 등 모든 것을 instance segmentation으로 detect해도 문제가 없는 것 일까요?

=> 문제 없습니다.

많은 물체와 벽, 바닥 들이 pixel 상으로 겹칠텐데 이런 것도 문제가 되지 않을까요?

=>  pixel 단위로는 겹치지 않습니다. instance segmentation은 잘 분리해 냅니다.  혹시 겹친다는 의미가 제가 생각한게 아니라면 다시 한번 말씀 부탁드립니다.

배경들에 대해 Semantic segmentation말고 Instance Segmentation을 쓰지 않는 특별한 이유가 있을까요?

=> instance segmentation을 사용하지 않을 이유가 없어 보입니다만,  올려 주신 그림에서 'unknown'이 나오는 것은 학습에 사용되지 않은 object이기에 그렇습니다.

감사합니다.

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