컴퓨터 비전이란? 주요 개념과 과제 정리

Computer Vision(컴퓨터 비전)?

Computer + Vision의 합성어로, 시각 데이터를 처리·이해하는 분야를 뜻한다.

카메라와 센서가 인간의 눈 역할을 한다면, 컴퓨터 비전은 이러한 시각 데이터를 처리·해석하는 인지 능력이다.

AI가 컴퓨터에 “생각”을 부여한다면,

컴퓨터 비전은 컴퓨터가 보고 관찰하며 이해하도록 만드는 기술이라고 할 수 있다.

컴퓨터 비전의 주요 과제

1. Classification (이미지 분류)
2. Object Detection (객체 탐지)
3. Image Segmentation (이미지 분할)
   1. Semantic Segmentation
   2. Instance Segmentation
   3. Panoptic Segmentation

목록

 

1. Classification (이미지 분류)

classification

이미지를 클래스(범주)별로 분류하는 작업이다.

주로 지도 학습(Supervised Learning)으로 수행되며,

기존 데이터에서 각 클래스 간의 관계를 학습하고

새롭게 관측된 이미지가 어느 클래스에 속하는지 스스로 판별한다.

 

2. Object Detection (객체 탐지)

object detection

 

이미지 속 여러 객체의 위치를 찾고, 동시에 클래스를 분류하는 작업이다.

주로 바운딩 박스(Bounding Box)를 이용해 객체의 위치를 표시하고, 각 박스 안의 객체가 무엇인지 분류한다.

 

3. Image Segmentation (이미지 분할)

image segmentation

이미지를 픽셀 단위로 분석해 관심 객체를 추출·분류하는 작업이다.

Object Detection이 객체의 대략적 위치만 알려주는 데 비해,

Image Segmentation은 각 픽셀이 어떤 객체에 속하는지까지 파악해 더 정밀한 위치와 모양 정보를 제공한다.

 

3.1. Image Segmentation 종류

Semantic Segmentation

semantic segmentation

 

이미지를 사람이 이해할 수 있는 의미 단위(클래스)별로 구분하는 방식이다.

즉, 이미지의 각 픽셀을 사람, 자동차, 비행기 등과 같은 물리적 의미 단위(클래스)로 분류한다.

 

Instance Segmentation

instance segmentation

 

시맨틱 세그멘테이션이 클래스별 구분이라면, 인스턴스 세그멘테이션은 개별 객체(인스턴스)별 구분이다.

같은 클래스(예: 사람)라도 사람1, 사람2, 사람3처럼 각각 다른 인스턴스로 식별해 분리한다.

 

Panoptic Segmentation

panoptic segmentation

 

시맨틱 세그멘테이션과 인스턴스 세그멘테이션을 결합한 방식이다.

각 픽셀에 클래스(class)와 인스턴스 ID(instance id)를 함께 부여하여

물체와 배경을 모두 인스턴스 단위로 구분한다.

• 인스턴스 세그멘테이션은 주로 물체 인스턴스 구분에 초점을 두고 배경은 신경 쓰지 않는다.
• 시맨틱 세그멘테이션은 배경까지 포함한 클래스 분류가 가능하다.
• 파놉틱 세그멘테이션은 두 방식을 통합해 물체와 배경을 모두 포괄적으로 식별한다.

 

요약

segmentation