딥러닝 이미지 분석 프로세스 Semantic Segmentation의 모든 것

 

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오늘날 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 등장으로 풍경, 사람 이미지, 의료 이미지 등 많은 산업 내 디지털 이미지에서는 중요한 맥락을 인식하도록 컴퓨터를 훈련하는 것이 중요해졌어요! 이때 이 중요 부분을 담당할 수 있는 것이 Sementic Segmentation인데요:) 의미론적 세분화 모델이라고도 불리는

 

Sementic Segmentation은 인간의 뇌와 유사하게 시각 정보를 해석하고, 식별할 수 있어 딥러닝 알고리즘 성능을 올리는 데에도 높이 기여하고 있어요.

 

오늘은 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있는 이 기술의 원리, 응용 사례, 그리고 최신 연구 동향을 살펴보며, 씨이랩의 합성 데이터 솔루션과 결합 시 어떤 시너지를 낼 수 있는지 알아보까요?

 

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| Semantic Segmentation 이란 무엇인가?

이미지 출처: DATA SCIENCE INSTITUTE

 

Semantic Segmentation은 이미지나 비디오 내의 각 픽셀을 특정 클래스에 따라 분류하는 작업을 의미해요. 디지털 이미지를 여러 세그먼트로 나누고 각 영역에 포함된 정보를 분류하는 이미지 분석 프로세스라고 볼 수 있어요!

이는 객체 탐지(Object Detection)와 달리, 객체의 경계를 정확하게 구분하고, 같은 클래스에 모든 픽셀을 동일하게 라벨링 해요. 예를 들어, 자율주행차의 카메라로 찍힌 도로 영상을 분석할 때, 도로, 보행자, 차량, 신호등 등 Class를 각각 다른 색으로 구분하여 라벨링 하는 작업이 Semantic Segmentation이라고 해요! 이를 통해 자율주행차는 도로 상황을 정확히 인식하고 안전하게 주행할 수 있답니다 :) 🤗

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Semantic Segmentation과

 Object Detection의 차이는 뭘까요?

 

이미지 출처: Robotic Manipulation - MIT

 

 

 

두 개념은 모두 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 역할을 하고 있지만, 목적과 방법에서 약간의 차이점이 있어요.

 

🔹Sementic Segmentation의 경우, 이미지의 각 픽셀을 특정 클래스에 할당하여, 이미지 내의 모든 객체를 세밀하게 구분해 줘요. 구체적으로 각 픽셀에 대한 클래스 레이블을 포함하는 마스크 이미지가 생성되고, 이미지에서 사람, 자동차, 나무 등이 각각 다른 색으로 표시된답니다. 이 때문에 자율주행차나 의료 영상 분석 등의 세밀한 객체 구분이 필요한 경우에 사용돼요.

 

🔸Object Detection의 경우, 이미지 내에서 객체의 위치를 식별하고, 해당 객체가 어떤 클래스에 속하는지를 판별하는데요. 객체의 경계 상자(Bounding Box)와 클래스 레이블이 포함돼요. 예를 들어 이미지에서 사람과 자동차의 위치를 사각형으로 표시하게 돼요. 그렇기에 객체 인식 기술은 얼굴 인식이나 보안 감시 등의 객체의 위치와 종류를 파악하는 데 주로 활용되고 있어요!

 

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Semantic Segmentation	Object Detection
픽셀 단위의 분류, 모든 객체를 세밀하게 구분	객체의 위치와 종류를 식별, 경계 상자 사용

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| Semantic Segmentation의 원리

이미지 출처: V7 Labs

Semantic Segmentation의 핵심은 Convolutional Neural Network(CNN)입니다. CNN은 이미지의 특징을 추출하고 이를 기반으로 각 픽셀을 분류하는데요. 대표적인 네트워크 구조로는 Fully Convolutional Networks(FCN), U-Net, SegNet 등이 있어요.

 

• Fully Convolutional Networks(FCN): CNN을 기반으로 하며, 마지막 레이어까지 모두 convolutional 레이어로 구성된 네트워크에요. 이를 통해 입력 이미지와 같은 크기의 출력 맵을 생성하여 각 픽셀 단위의 분류를 수행하게 돼요.
• U-Net: 인코더-디코더 구조를 가지며, 스킵 연결을 통해 높은 해상도의 출력 맵을 생성할 수 있는데요. 주로 의료 이미지 분할에 적합하게 사용됩니다.
• SegNet: U-NET과 유사한 인코더와 디코더로 구성된 네트워크로, 각 인코더의 레이어의 pooling 인덱스를 사용하여 디코더에서 복원하는 구조를 가지고 있어요.

 

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| Semantic Segmentation의 응용 분야

 

이미지 출처: V7 Labs

 

 

Semantic Segmentation은 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있어요. 몇 가지 주요 응용 사례를 살펴볼게요!

 

🚜자율주행차

자율주행차는 도로 상황을 정확히 인식하고 주행해야 하는데요. Semantic Segmentation을 통해 도로, 차선, 보행자, 신호등을 정확히 구분하여 인식함으로써 안전한 주행이 가능해요. 예를 들어, Waymo의 자율주행차는 Semantic Segmentation을 활용하여 복잡한 도시 환경에서도 안정적으로 주행할 수 있었다고 해요!

 

🩺 의료 영상 분석

의료 영상 분석에서는 X-Ray, MRI, CT 등의 이미지를 분석하여 종양, 장기 등을 구분할 수 있어요. 예를 들어, U-Net은 MRI 영상에서 뇌종양을 정확히 구분하는 데 사용되고 있고, 이를 통해 의료진은 더욱 정밀한 진단과 치료 계획을 세울 수 있어요.

 

🏙️ 스마트 시티

스마트 시티에는 도시의 다양한 데이터를 분석하여 교통, 환경, 에너지 등을 효율적으로 관리해야 돼요. Semantic Segmentation은 CCTV 영상에서 차량, 보행자, 자전거 등을 구분하여 교통 상황을 분석하는 데 사용되고, 이를 통해 교통 흐름을 개선하고 사고를 예방할 수 있어요.

 

이 외에도 Semantic Segmentation은 위성 이미지 분석, 비디오 분석, 게임 및 증강현실(VR) 등 다양한 분야에서 객체를 인식하고 분할하여, 가상 객체와 더욱 디테일한 상호 작용이 가능할 수 있도록 도와주고 있어요.

 

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[   최신 연구 동향과 발전  ]

 

앞서 살펴본 내용과 같이 Semantic Segmentation 분야는 점점 더 빠르게 발전하고 있으며, 딥러닝에서는 더 나은 정확도와 효율성을 목표로 하고 있어요. 그에 따른 최근 주요 연구 동향을 살펴볼게요.

 

1️⃣ 딥러닝 모델의 발전

딥러닝 모델은 점점 더 깊어지고 복잡해지며, 더욱 정밀한 Segmentation이 가능해지는데요. 특히, DeepLab, Mask R-CNN, PSPNet의 모델 등은 높은 정확도를 자랑하고 있어요. 모델은 다양한 스케일의 특징을 효과적으로 통합하여 더욱 정밀한 Class 분류를 진행할 수 있어요.

 

2️⃣ 앙상블 학습

여러 모델을 결합하여 성능을 향상시키는 앙상블 학습이 활발히 연구되고 있어요. 이를 통해 단일 모델이 놓칠 수 있는 세부 사항을 보완하고, 전체적인 정확도를 높일 수 있어요.🔺

 

3️⃣ 경량화와 실시간 처리

모바일 기기나 임베디드 시스템에서 실시간으로 Semantic Segmentation을 수행하기 위해 경량화된 모델이 개발되고 있는데요. 예를 들어, MobileNetV3와 같은 경량화 모델은 실시간 성능을 제공하면서도 높은 정확도를 유지할 수 있습니다 :) 😆😁

 

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Semantic Segmentation을 위한
합성 데이터 생성 XGEN

 

 

이미지 출처: BrStar Devlog

 

씨이랩의 XGEN은 AI 학습을 위한 합성 데이터 생성 솔루션으로, 정확한 분류를 요구하는 Semantic Segmentation 모델 학습에도 큰 도움이 되는데요.

 

XGEN은 다양한 환경과 상황에서 필요한 합성 이미지를 생성하여, 모델이 현실에서 접하기 어려운 데이터도 학습할 수 있도록 지원 가능해요. 이를 통해 모델의 일반화 능력을 높이고, 다양한 상황에서 높은 정확도를 유지할 수 있습니다.

 

✅ X-GEN의 주요 기능

다양한 센서를 활용한 고품질 합성 데이터 생성

다양한 환경과 상황을 반영한 데이터 구성

자동 레이블링을 통한 데이터 가공

 

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오늘은 의미론적 세분화로 불리는 Semantic Segmentation 분야를 탐구하며, AI의 여러 응용 분야에서 핵심적인 역할을 한다는 것을 알 수 있었는데요. 여기서 합성 데이터 솔루션 XGEN을 결합하게 된다면, 완벽한 이미지 세그먼테이션을 검출하여, 머신러닝 및 딥러닝 분야에서 AI 성능을 확실히 개선할 수 있어요.

 

더욱더 정밀하고 효율적인 AI 모델을 개발하기 위해서 반드시 필요한 솔루션, XGEN을 통해 여러분의 AI 프로젝트를 한 단계 더 발전시켜 보세요. XGEN은 여러분의 AI 학습에 필요한 모든 데이터를 제공합니다.