Semantic Segmentation

Segmantation

• 각 픽셀이 어떤 class에 속하는지를 찾아내는 문제.
• 자율주행시 object 판별
  
• COVID와 같은 abnormal 검출
  
• 사람에 focus를 맞추는 기술. - background를 blur 처리하는 기술
  
• 각 픽셀이 어떤 class에 속하는지를 찾아내는 문제.
  
• 이를 semantic image segmentation과 instance segmentation으로 나뉨
  
  

Semantic Segmentation

• pixel-wise classification 문제로 해결하려고 노력함
  
• 1. 전처리를 통해서 one-hot vector로 변환
• 2. Cross-Entropy

• 기존 Network : 점점 크기가 좁아지는 형태의 네트워크 사용
• Sementic Segmentation : 원본 이미지와 크기가 같음 $\rightarrow$ 압축을 못해 feature extraction 못함
  
• 따라서 압축을 했다가 다시 늘리는 방식 사용
• encoder와 decoder 사용

Upsampling

Unpooling

Max Unpooling

Transpose convolution

• 기존 Convolution은 위와 같음
  
• 기존 Convolution의 반대 적용을 하고, 겹치는 부분을 더해주어 계산.
  

U-Net

• Multi-scale의 feature들을 잘 학습해서 semantic을 image 형태로 표현함.
• 일종의 skip connection