의료 영상 세분화 썸네일형 리스트형 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 Edge & Contour Detection을 넘어선 실시간 경계 인식 기술 서론: 경계 인식 기술의 진화컴퓨터 비전의 핵심 과제 중 하나는 이미지나 영상에서 객체의 형태를 식별하고 경계를 인식하는 것입니다. 이 역할을 오랫동안 수행해 온 기술이 바로 Edge Detection(에지 검출)과 Contour Detection(윤곽선 검출)입니다. 하지만 최근에는 이 전통적인 방식에서 진화한 실시간 경계 인식 기술이 등장하며 정밀도와 속도 면에서 새로운 혁신을 불러오고 있습니다.Edge & Contour Detection은 이미지 내 픽셀의 밝기 변화 또는 형태의 연속성을 기반으로 경계를 파악합니다. 대표적인 알고리즘으로는 Sobel, Canny, Laplacian, Harris Corner, 그리고 OpenCV 기반의 윤곽선 추적 함수 등이 사용되어 왔습니다. 하지만 정적인 환경이.. 더보기 이미지 세분화(Segmentation)의 기법과 활용 이미지 세분화란 무엇인가?이미지 세분화(Image Segmentation)는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 기술로, 이미지 내의 픽셀 단위 객체 구분을 목표로 합니다. 단순히 사물을 감지하고 위치를 박스로 표시하는 객체 탐지와 달리, 세분화는 각 객체의 정확한 형태와 경계를 픽셀 단위로 분류합니다.즉, ‘이 픽셀은 고양이’, ‘저 픽셀은 배경’처럼 이미지를 조각내는 방식으로 이해할 수 있습니다. 이 기술은 자율주행차, 의료 영상 분석, 증강현실, 산업 자동화 등에서 광범위하게 사용되고 있습니다.이미지 세분화의 종류이미지 세분화는 목적과 정확도에 따라 여러 방식으로 분류할 수 있습니다. 주요 방식은 다음과 같습니다.1. 세멘틱 세분화(Semantic Segmentation)세멘틱 세분화는 같은 종류의 객체를.. 더보기 이전 1 다음
