이미지 세그멘테이션 이해: 기초에서 자율주행차까지

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 소프트웨어 개발자, AI 엔지니어, 컴퓨터 비전 관심자
• 난이도: 중간 수준 (기초 개념부터 실무 적용까지 설명)

핵심 요약

• 이미지 세그멘테이션은 픽셀을 의미 있는 영역으로 분류하는 컴퓨터 비전 기술로, Semantic Segmentation, Instance Segmentation, Panoptic Segmentation의 3가지 주요 유형이 존재.
• Semantic Segmentation은 픽셀을 범주로 분류(예: "하늘", "풀")하지만, Instance Segmentation은 개별 객체를 식별(예: "플레이어 1", "플레이어 2").
• Panoptic Segmentation은 두 유형의 강점을 결합하여 "Things"(개별 객체)와 "Stuff"(비구조적 영역)를 모두 처리.

섹션별 세부 요약

1. **이미지 세그멘테이션 (Image Segmentation)**

• 픽셀을 색상/텍스처 기반으로만 분류, 레이블 없음.
• 예시: 흑백 사진을 색칠할 때 영역 나누기.
• 사용 사례: 사진의 전경 분리 등 기본 작업.

2. **세마틱 세그멘테이션 (Semantic Segmentation)**

• 픽셀을 범주(예: "하늘", "풀")로 분류.
• 한계: 동일 범주 내 객체 구분 불가 (예: 모든 선수는 동일한 색).
• 사용 사례: 지도 생성, 의료 영상에서 종양 강조.

3. **인스턴스 세그멘테이션 (Instance Segmentation)**

• 개별 객체(예: "플레이어 1", "플레이어 2")를 식별.
• 배경(예: 하늘, 풀)은 무시.
• 사용 사례: 자율주행차의 보행자 추적, 드론의 작물 감지.

4. **파노ptic 세그멘테이션 (Panoptic Segmentation)**

• 세마틱 + 인스턴스 기능 통합.
• "Things": 개별 객체에 고유 색상 부여.
• "Stuff": 비구조적 영역(예: 하늘, 풀)은 단일 색상 유지.
• 사용 사례: AR 기술에서 가상 객체와 현실 장면의 완벽한 합성.

5. **기술적 비교**

| 유형 | 픽셀 그룹화 | "Things" 라벨링 | "Stuff" 라벨링 |

|------|--------------|----------------|----------------|

| Image | ✅ | ❌ | ❌ |

| Semantic | ✅ | ❌ | ✅ |

| Instance | ✅ | ✅ | ❌ |

| Panoptic | ✅ | ✅ | ✅ |

결론

• 자율주행차, 의료 영상, AR 등에서 핵심 기술로 활용.
• 실무 적용 시 Mask R-CNN, U-Net 등 도구 사용 권장.
• 세그멘테이션 기술은 기계가 세계를 "보고" 이해하는 방식을 파악하는 데 필수적.