Semantic Segmentation2 Image Segmentation 정리 (computer vision) [Image Segmentation] [목적] computer vision 및 digital image processing의 sub-domain이며 이미지의 유사한 영역 또는 부분(segment)를 해당 클래스 레이블로 그룹화 하는 것을 목표로 함 object가 있는 위치, 해당 object의 모양, 어떤 pixel이 어떤 object에 속하는지 등을 알려고 할 때 [개요] 전체 프로세스가 디지털이기 때문에, 아날로그 이미지를 pixel 형태로 표현할 수 있으므로, 부분(segment)를 구성하는 작업이 픽셀을 그룹화하는 작업과 동일 [Recognition + Localization] Image segmentation은 Image recognition의 확장으로 recognition 외에도 localiz.. 2022. 1. 25. Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (FCN) Abstract 1. Convolutional Neural Networks는 features의 hierarchies를 생성하는 강력한 visual models이며, end-to-end, pixels-to-pixel로 학습된 convolutional networks가 semantic segmentation의 state-of-the-art을 능가하는 것을 확인. 2. 임의의 크기의 입력을 받아 추론과 학습을 통해 해당 크기의 출력을 생성하는 "fully convolutional" 네트워크를 구축 Introduction - Convolutional Networks (Convnet)는 전체 image classification을 개선할뿐만 아니라, 구조화된 출력으로 local tasks(bounding box .. 2021. 4. 19. 이전 1 다음
