안녕하세요. 오늘은 Computer Vision 공부를 본격적으로 하기에 앞서 Object Localization, Object Detection, Object Segmentation에 대한 개념을 간단하게 공부하려고 합니다.
이전에 CNN을 공부하는 과정도 Computer Vision 영역이긴 하지만, 좀 더 깊이(?) 들어간다는 의미에서 CV 시리즈로 분리했습니다.
📚 Object Localization
Object Localization은 Image에서 '한 개의' Object 위치를 찾아 Bounding Box로 분류하는 방법입니다.
CNN을 공부할 때는 Image에 있는 사물을 분류 해줬으나 이제는 Image 에 우리가 분류 할 사물의 위치를 우선 알아야합니다.
기존 Image Classification 문제에서 사물의 위치를 알아야 한다는 점이 기존 분류 문제보다 더 어렵다고 볼 수 있습니다.
📚 Object Detection
Object Detection은 Image에서 여러 Object 위치를 찾아 Bounding Box로 분류하는 방법입니다.
Localization과 Detection과의 차이는 분류하려는 Object의 개수에 따라 구분할 수 있지만, 흔히 Detection이라는 표현을 많이 사용합니다.
📚 Object Segmentation
Object Segmentation은 Image에서 Object를 분류할 때, Bounding Box가 아닌 Pixel단위로 분류하는 방법입니다.
다시말해, Localization, Detection, Segmentation 방법의 차이는 아래 그림으로 나타낼 수 있습니다.
왼쪽부터 순서대로 난이도가 점점 어려워집니다.
앞으로 주된 Computer Vision 영역인 Object Detection과 Segmentation에 대해 공부하려고 합니다.😊
📜 Reference
