Image Classification (이미지 분류) vs Object Detection (객체 탐지) vs Segmentation(분할)

Image Classification (이미지 분류), Object Detection (객체 탐지), Segmentation(분할) 다음 세가지 개념을 비교해 보겠습니다.

1. Image Classification (이미지 분류)

기본 개념:

• 이미지 분류는 주어진 이미지를 특정 클래스(또는 카테고리) 중 하나로 분류하는 작업입니다. 예를 들어, 이미지가 ‘고양이’인지 ‘강아지’인지, 혹은 ‘자동차’인지 ‘비행기’인지를 결정하는 것입니다.

출력 형태:

• 이미지 전체에 대해 단 하나의 클래스 레이블을 출력합니다. 예를 들어, “이 이미지에는 고양이가 있다.”와 같은 결과를 제공합니다.

적용 사례:

• 사진 앨범 정리: 사진에서 인물, 동물, 풍경 등을 자동으로 분류.
• 의료 영상 분석: 특정 질병에 대한 유무를 판단하는 의료 이미지 분류.
• 제품 인식: 온라인 쇼핑몰에서 상품 이미지를 분류하여 카테고리화.

딥러닝 모델:

• VGGNet, ResNet, Inception, EfficientNet 등 다양한 CNN(Convolutional Neural Network) 기반 모델들이 이미지 분류 작업에 사용됩니다.

2. Object Detection (객체 탐지)

기본 개념:

• 객체 탐지는 이미지에서 하나 이상의 특정 객체를 인식하고, 해당 객체의 위치를 바운딩 박스(bounding box)로 표시하는 작업입니다. 즉, 이미지 내의 객체가 어디에 위치해 있는지와 그 객체가 무엇인지를 동시에 예측합니다.

출력 형태:

• 이미지 내의 객체마다 바운딩 박스와 해당 객체의 클래스 레이블이 출력됩니다. 예를 들어, “이 이미지에는 두 개의 객체(사람, 자동차)가 있으며, 각각의 위치는 이렇다.”와 같은 결과를 제공합니다.

적용 사례:

• 자율주행 차량: 도로 위의 차량, 보행자, 신호등 등을 실시간으로 탐지.
• 보안 시스템: CCTV 영상에서 침입자 탐지.
• 리테일 분석: 매장 내 상품과 고객 행동 분석.

딥러닝 모델:

• YOLO, SSD, Faster R-CNN, RetinaNet 등 다양한 모델들이 객체 탐지 작업에 사용됩니다.

3. Segmentation (분할)

기본 개념:

• Segmentation은 이미지의 각 픽셀을 특정 클래스나 객체에 할당하는 작업입니다. 이는 이미지에서 객체의 정확한 모양과 경계를 파악하는 데 중점을 둡니다.

종류:

• Semantic Segmentation: 이미지의 모든 픽셀을 클래스별로 분류하지만, 같은 클래스 내의 인스턴스는 구별하지 않습니다. 예를 들어, 이미지에 여러 사람이 있으면 모든 사람 픽셀을 같은 “사람” 클래스에 할당합니다.
• Instance Segmentation: 이미지 내에서 같은 클래스의 객체라도 개별적으로 분할합니다. 즉, 각 객체의 인스턴스를 구별하여 분할합니다.

출력 형태:

• 이미지의 각 픽셀이 어떤 클래스에 속하는지에 대한 마스크가 출력됩니다. 예를 들어, “이 이미지의 이 픽셀들은 사람, 저 픽셀들은 배경이다.”와 같은 결과를 제공합니다.

적용 사례:

• 의료 영상 분석: 장기나 병변을 정확히 분할하여 진단.
• 자율주행 차량: 도로, 차선, 보행자, 차량 등을 분할하여 주행 환경 이해.
• 이미지 편집: 특정 객체만을 분리해내어 배경을 바꾸거나, 객체를 제거.

딥러닝 모델:

• U-Net, SegNet, Mask R-CNN, DeepLab 등이 Segmentation 작업에 사용됩니다.