[AI 부트캠프] DAY 112 - 파이널 프로젝트 3

[오늘의 일지]

프로젝트 - Instance Segmentation 공부

[상세 내용]

Instance Segmentation

- Instance Segmentation은 컴퓨터 비전에서 이미지를 처리하는 기술 중 하나로, 이미지 내의 각 객체를 개별적으로 식별하고 해당 객체의 픽셀을 분할하는 작업입니다. 이는 객체 간의 경계를 명확하게 구분하면서 동시에 각 객체 내의 픽셀을 정확하게 식별하는 것을 목표로 합니다. 인스턴스 세그멘테이션은 주로 객체 검출(Object Detection)과 세그멘테이션(Segmentation)을 결합한 기술로 볼 수 있습니다. 자세한 비교는 아래의 그림을 보면 명확하게 확인할 수 있습니다.

출처:https://desupervised.io/computer-vision

 

활용 방안

- 이번 프로젝트에서는 이미지 상에서 여러 가지 클래스를 분류하기 위해서 object detection부터 시작해서 instance segmentation까지 적용시켜 볼 예정입니다. 사용할 모델을 거의 YOLO v8로 확정적인 상황이고 최신 모델인 만큼 최적의 적용을 위해서 유튜브를 활용해서 잘 공부를 한 뒤에 모델을 사용해 볼 예정입니다. 

 

[마무리]

 오늘은 앞으로 프로젝트에서 활용할 기법인 instance segmentation에 대해서 간단하게 알아봤습니다. 한 달이 넘는 기간 동안 어떻게 하면 모델을 최적의 방법으로 적용시켜 볼지 철저하게 공부해 보고 프로젝트가 끝났을 때는 어느 정도 성과가 있었으면 좋겠습니다.