[딥러닝] instance segmentation vs. semantic segmantation

인스턴스 분할(Instance Segmentation)과 의미 분할(Semantic Segmentation)은 컴퓨터 비전 분야에서 이미지에서 객체를 분할하는 작업을 수행하는 기술입니다. 그러나 두 기술은 목표와 결과의 관점에서 차이가 있습니다.

1. 의미 분할(Semantic Segmentation):
의미 분할은 이미지의 각 픽셀을 해당하는 객체 또는 클래스로 분류하는 작업입니다. 즉, 이미지의 모든 픽셀을 미리 정의된 클래스 레이블로 할당합니다. 의미 분할은 이미지 내에서 물체의 윤곽을 구분하는 것보다는 픽셀 수준에서 각 영역에 의미를 부여합니다. 예를 들어, 사진에서 도로, 하늘, 사람, 자동차 등의 클래스로 픽셀을 분류하는 것입니다.

2. 인스턴스 분할(Instance Segmentation):
인스턴스 분할은 의미 분할과 달리 객체의 개별적인 인스턴스를 식별하는 작업입니다. 즉, 이미지에서 객체의 경계를 픽셀 수준에서 정확하게 분리하고, 각 객체 인스턴스를 고유하게 식별합니다. 따라서 인스턴스 분할은 의미 분할보다 더 세분화된 결과를 제공합니다. 예를 들어, 이미지에서 사람들 간에 구분을 지어내는 것과 같은 작업을 수행합니다.

요약하자면, 의미 분할은 이미지의 픽셀을 미리 정의된 클래스에 할당하여 이미지의 구성 요소를 이해하고 분류하는 반면, 인스턴스 분할은 개별 객체의 경계를 픽셀 수준에서 식별하여 객체 인스턴스를 분리하는 작업입니다.