Semantic Segmentation과 Instance Segmentation의 차이

두 개념 모두 이미지나 3D 데이터에서 픽셀(또는 포인트) 단위로 영역을 구분하는 작업이지만, “무엇을 기준으로 구분하느냐”에 따라 방식과 목적이 달라집니다. 아래에 개념을 쉽게 정리해보았습니다.

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1. Semantic Segmentation (시맨틱 세분화)

• 의미(Semantic)를 기준으로 같은 클래스는 모두 하나로 묶음
• 같은 객체가 여러 개여도 동일한 범주로 처리됨
• 예: 치아가 32개 있어도 전부 하나의 "치아" 클래스

예시:

• 치아, 잇몸, 혀, 볼 → 각각 다른 클래스로 분류됨
• 하지만 32개의 치아는 전부 같은 색/레이블로 표현됨

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2. Instance Segmentation (인스턴스 세분화)

• 객체(Instance)를 기준으로 각 개체를 따로 구분
• 같은 클래스에 속해도 각 객체마다 ID가 다름
• 예: 치아 1번, 2번, 3번… 각각 다르게 라벨링됨

예시:

• 32개의 치아를 각기 다른 색, 마스크, ID로 표현

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3. 비교 요약표

항목	Semantic Segmentation	Instance Segmentation
기준	클래스(class)	객체(instance)
같은 클래스의 객체 구분	안 함 (모두 하나로 묶음)	함 (각 인스턴스 개별 식별)
결과 형태	클래스별 마스크	객체별 마스크 및 ID
예시 (치아 데이터)	모든 치아가 같은 색	각 치아가 서로 다른 색 또는 ID

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4. 실전에서의 차이점 요약

• Semantic = "같은 클래스면 다 같은 애 취급"
• Instance = "같은 클래스여도 다 따로따로 구분"

비유 예시

• Semantic: 빨간 색연필 여러 자루 → 전부 빨간색으로 묶기
• Instance: 빨간 색연필 여러 자루 → 각각 1번, 2번… 번호 붙이기

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5. 대부분의 segmentation 모델은 Semantic인가요?

전통적으로 사용된 세분화 모델들은 Semantic Segmentation 위주입니다. 이유는 다음과 같습니다:

5.1. Semantic Segmentation 모델 예시

• U-Net
• DeepLab (v3, v3+)
• SegNet
• FCN (Fully Convolutional Networks)

장점: 구조가 단순하고, 라벨링 비용이 낮음

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5.2. Instance Segmentation 모델 예시

• Mask R-CNN
• YOLACT
• PointGroup, SoftGroup (3D Point Cloud 기반)
• 3D U-Net + 클러스터링 방식

장점: 객체 단위로 구분 가능하지만 구조가 복잡하고 라벨링 비용이 큼

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5.3. 정리 요약

항목	Semantic Segmentation	Instance Segmentation
사용 빈도	높음 (기본형)	비교적 적지만 점점 증가 중
대표 모델	U-Net, DeepLab 등	Mask R-CNN, PointGroup 등
구분 기준	클래스	개별 객체
구현 난이도	비교적 쉬움	더 복잡하고 무거움

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6. 마무리 요약 문장

“Semantic은 의미 중심, Instance는 개체 중심!”
데이터에 따라 어떤 방식이 더 적합할지는 용도와 목적에 따라 달라집니다.

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