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컴퓨터 비전 & AI/영상 분할과 분석

3D Semantic Segmentation: 포인트 클라우드 분할 기법 들어가며3차원 공간에서의 의미론적 분할(3D Semantic Segmentation)은 포인트 클라우드(Point Cloud) 데이터의 각 점에 대해 의미론적 레이블을 할당하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 자율주행, 로봇 공학, 증강현실, 도시 계획 등 다양한 분야에서 3차원 환경을 이해하고 해석하는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다.포인트 클라우드란?기본 개념포인트 클라우드는 3차원 공간에서 점들의 집합으로, 각 점은 (x, y, z) 좌표와 함께 색상(RGB), 반사강도(Intensity), 법선벡터(Normal Vector) 등의 추가 정보를 포함할 수 있습니다. 이러한 데이터는 LiDAR 센서, RGB-D 카메라, 또는 Structure from Motion(SfM) 기법을 통해 획득됩니다.포인트 클.. 더보기
Domain Adaptation Segmentation: 도메인 간 갭 줄이기 개요컴퓨터 비전 분야에서 도메인 적응(Domain Adaptation)은 서로 다른 데이터 분포를 가진 도메인 간의 성능 격차를 줄이는 핵심 기술입니다. 특히 이미지 분할(Image Segmentation) 작업에서 도메인 적응은 모델이 학습된 환경과 실제 적용 환경 간의 차이를 극복하는 데 중요한 역할을 합니다.Domain Adaptation이란?기본 개념 정의도메인 적응은 소스 도메인(Source Domain)에서 학습된 모델을 타겟 도메인(Target Domain)에서 효과적으로 작동하도록 하는 머신러닝 기법입니다. 이는 데이터 분포의 차이로 인해 발생하는 성능 저하를 해결하기 위한 접근법으로, 실제 산업 환경에서 매우 중요한 문제입니다.도메인 갭의 원인도메인 간 갭이 발생하는 주요 원인은 다음과 .. 더보기
Video Segmentation: 시간 맥락을 고려한 프레임 처리 비디오 세분화(Video Segmentation)란 무엇인가?비디오 세분화(Video Segmentation)는 연속된 비디오 프레임에서 객체를 식별하고 구분하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 일반적인 이미지 세분화가 단일 이미지의 각 픽셀을 분류하는 데 초점을 맞춘다면, 비디오 세분화는 시간의 흐름에 따른 프레임 간 관계를 고려하여 일관성 있는 객체 구분을 목표로 합니다. 이는 자율 주행, 감시 시스템, 증강 현실(AR), 영화 후처리 등 다양한 분야에서 필수적인 기술로 활용됩니다.시간 맥락의 중요성프레임 간 연속성의 필요성비디오는 수천에서 수만 개의 프레임으로 구성되며, 각 프레임은 시간에 따라 연속적으로 이어집니다. 객체의 움직임, 조명의 변화, 시점의 변화가 발생함에 따라 동일한 객체라도 프레임마다 다.. 더보기
Interactive Segmentation: 사용자 입력 기반 분할 툴 개발 사용자 입력 기반 분할 기술의 부상이미지 분할(Image Segmentation)은 컴퓨터 비전의 핵심 기술로, 이미지 내의 객체를 픽셀 수준에서 구분하는 역할을 합니다. 특히 **Interactive Segmentation(인터랙티브 세그멘테이션)**은 사용자의 입력을 기반으로 더 정밀하고 빠른 분할 결과를 제공하는 기술로 주목받고 있습니다. 이는 단순히 완전 자동화된 방법이 아닌, 사용자와 시스템이 협력해 최적의 분할 결과를 도출하는 방식입니다.의료 영상, 디자인, 자율주행, 로보틱스 등 다양한 산업 분야에서 인터랙티브 세그멘테이션 툴의 수요가 급증하고 있으며, 실시간 피드백과 사용자의 직관적 입력을 반영할 수 있는 기술적 발전이 가속화되고 있습니다.인터랙티브 세그멘테이션의 핵심 개념1. 사용자의 입.. 더보기
Segmentation in Medical Images: U‑Net 활용법 의료 영상 분할의 중요성의료 영상(Medical Imaging)은 진단과 치료 계획에 핵심적인 역할을 합니다. X-ray, CT(Computed Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imaging), 초음파 등 다양한 영상 기술이 사용되고 있으며, 이러한 이미지를 정확하게 해석하는 것은 의사의 전문성과 경험에 크게 의존합니다. 그러나 영상의 복잡성과 해상도 차이, 그리고 노이즈 등의 요소로 인해 인간이 모든 이미지를 일관되게 해석하기란 어렵습니다.이때 딥러닝 기반의 영상 분할(Segmentation) 기술이 주목받고 있습니다. 특히 U‑Net은 의료 영상 분할 분야에서 가장 널리 사용되는 신경망 구조로, 세포, 장기, 병변 등을 자동으로 식별하고 영역화하는 데 뛰어난 성능을 보.. 더보기
DeepLabv3+ 실사 적용 사례와 최적화 팁 DeepLabv3+ 개요: 시맨틱 세분화의 최전선DeepLabv3+는 구글에서 개발한 강력한 시맨틱 세분화(Semantic Segmentation) 모델로, 이미지 내 각 픽셀의 의미를 이해하고 클래스별로 구분합니다. 기존 DeepLab 시리즈의 진화된 형태인 DeepLabv3+는 Atrous Convolution과 Encoder-Decoder 아키텍처를 결합하여 경계선 디테일을 향상시킨 것이 특징입니다. 이를 통해 의료 영상, 자율주행, 위성 이미지 분석 등 실세계 문제에 폭넓게 적용되고 있습니다.DeepLabv3+ 실사 적용 사례1. 자율주행 차량의 도로 환경 인식자율주행 시스템에서 DeepLabv3+는 도로, 보행자, 신호등, 차량 등의 객체를 픽셀 수준에서 정확히 분리하여 안전한 경로 계획을 지원.. 더보기
Open‑Set Segmentation: ‘미지’ 객체 처리법 Open‑Set Segmentation이란 무엇인가?컴퓨터 비전 분야에서 **Segmentation(분할)**은 이미지나 비디오의 각 픽셀을 특정 클래스에 할당하는 과정을 의미합니다. 전통적인 세분화 기법은 사전에 정의된 클래스 집합(closed-set) 내에서만 동작하며, 데이터셋에 포함되지 않은 객체나 환경을 만나면 오류를 일으킵니다. 그러나 실제 환경에서는 미지의 객체(unknown objects)가 빈번하게 등장합니다. 이를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 Open‑Set Segmentation입니다.Open‑Set Segmentation은 모델이 훈련 데이터셋에 없는 새로운 클래스나 객체를 식별하고, 이를 **“알 수 없음(unknown)”**으로 처리하는 기술입니다. 이는 자율주행, 의료 영.. 더보기
Weakly-Supervised Segmentation: 약어노테이션 학습법의 이해 약어노테이션 학습법의 등장 배경인공지능 분야에서 **이미지 분할(Segmentation)**은 컴퓨터 비전의 핵심 과제 중 하나입니다. 특히 의료 영상, 자율주행, 위성 사진 분석 등 다양한 산업에서 고해상도의 정밀한 세그멘테이션 기술이 필수적으로 요구됩니다. 하지만 이러한 기술을 구현하기 위해서는 대량의 픽셀 단위 주석(Full Annotation)이 필요하며, 이는 막대한 시간과 비용을 소모합니다.이 문제를 해결하기 위해 약한 지도 학습(Weakly-Supervised Learning) 방식이 제안되었습니다. 약한 지도 학습은 제한적인 주석 정보로도 모델이 높은 성능을 발휘할 수 있도록 설계하는 접근법입니다. 특히 **Weakly-Supervised Segmentation(WSS)**은 이미지의 레이.. 더보기

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