AI엔지니어링 썸네일형 리스트형 Python으로 이미지 세그멘테이션(Image Segmentation) – U-Net 모델 따라하기 1. U-Net을 처음 구현했을 때의 가장 큰 오해U-Net은 이미지 세그멘테이션의 교과서처럼 소개된다. Encoder–Decoder 구조, Skip Connection, 픽셀 단위 예측까지 모두 명확하다. 처음 Python으로 U-Net을 구현했을 때도 학습은 잘 되었고, 검증 데이터에서도 성능은 나쁘지 않았다. 문제는 실제 공정 이미지에 적용하는 순간 발생했다. 결과는 분명 “나뉘어” 있었지만, 현장에서 쓸 수 있는 분할은 아니었다.2. 세그멘테이션이 실패하는 지점은 객체 내부가 아니었다실패의 대부분은 객체 내부가 아니라 **경계(boundary)**에서 발생했다. 경계가 흔들리거나, 미세하게 어긋나거나, 프레임마다 요동쳤다. 공정 라인에서는 이 미세한 차이가 곧바로 불량 판정이나 후속 로직 오류로 .. 더보기 이전 1 다음
