SegNet SegNet은 Encoder-Decoder 유형의 구조를 사용하는 Image Segmentation 모델이다. UNet과 마찬가지로 FCN의 구조를 이용했다고 볼 수 있다. Encoder SegNet 구조의 왼쪽 부분을 Encoder라 하며, Encoder에서는 VGG16의 13개 Convolution Layer을 동일하게 사용한다. Convolution, Pooling 구조들 통해 Input Image의 특징 맵(featrue map)을 추출하게 된다. Decoder 오른쪽 부분을 Decoder라고 한다. Decoder에서는 Encoder에서 뽑은 특징 맵을 Upsampling과 Convolution을 하여 작아진 이미지를 원래 크기로 되돌린다. Upsampling 후 마지막 Layer에서..

Segmentation? Segmentation이란 이미지상의 물체들을 픽셀 단위로 분할, 검출하는 것이다. Segmentation은 구체적으로 Sementic Segmentation과 Instance Segmentation으로 나뉜다. Sementic Segmentation은 물체를 검출함에 있어 같은 class의 물체는 서로 구분 짓지 않고 검출한다. 반면 Instance Segmentation은 같은 class의 물체라도 서로 다른 객체로 구분 지어 검출하는 것이다. FCN은 Sementic Segmentation의 대표적인 모델 중 하나이다. CNN 한계 FCN은 어떻게 물체를 구분 짓고 픽셀 단위로 검출할 수 있을까? 이런 FCN의 동작 원리를 알기 앞서 CNN의 특징에 대해 알아보자. CNN은..