컴퓨터 비전 & AI/영상 분할과 분석 썸네일형 리스트형 Few-Shot Segmentation: 소량 데이터로 분할 학습하기 Few-Shot Learning이란 무엇인가?Few-Shot Learning(FSL)은 소량의 학습 데이터만으로도 모델이 새로운 작업을 수행할 수 있도록 하는 기계 학습 기법입니다. 특히 의료 영상 분석, 위성 이미지 처리, 희귀 객체 탐지 등 데이터 수집이 어렵거나 비용이 많이 드는 영역에서 주목받고 있습니다. 이 중에서도 **Few-Shot Segmentation(FSS)**은 이미지 분할(Segmentation) 문제를 소량 데이터로 해결하기 위한 접근 방식입니다.기존의 딥러닝 기반 세분화(segmentation) 모델은 대규모 데이터셋에 의존합니다. 하지만 데이터 레이블링에는 막대한 시간과 인력이 필요하며, 특히 세분화는 픽셀 단위의 라벨링이 요구돼 비용이 매우 높습니다. FSS는 이 한계를 극복.. 더보기 Panoptic Segmentation을 활용한 장면 이해 Panoptic Segmentation이란 무엇인가?컴퓨터 비전 분야는 지난 수년간 놀라운 발전을 이루었으며, 그 중심에는 이미지와 영상 데이터를 이해하기 위한 다양한 기법들이 있습니다. Panoptic Segmentation은 이러한 기술의 발전을 한 단계 끌어올린 개념으로, 이미지 내 모든 픽셀을 객체와 배경의 구분 없이 식별하여 장면을 전체적으로 이해할 수 있게 합니다.이 기술은 전통적인 객체 탐지(Object Detection), 인스턴스 세분화(Instance Segmentation), 그리고 **세멘틱 세분화(Semantic Segmentation)**의 장점을 결합한 형태로 볼 수 있습니다. 결과적으로 단일 이미지에서 ‘모든 것’을 인식하고 각 픽셀에 의미 있는 레이블을 부여함으로써 보다 심.. 더보기 이전 1 2 다음
