딥러닝 기반 세그멘테이션
시작 시간 00:20
딥러닝을 활용한 이미지 세그멘테이션의 기본 원리와 중요성을 설명합니다.
시맨틱 세그멘테이션은 이미지를 픽셀 단위로 분류하여 각 픽셀이 어떤 클래스에 속하는지 결정하는 작업입니다.
인스턴스 세그멘테이션은 동일 클래스의 개체를 개별적으로 구분하는 작업으로, 딥러닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다.
오토인코더는 입력 데이터를 압축하고 복원하는 신경망 구조로, 레이턴트 표현을 학습합니다.
베리에이션 오토인코더는 확률적 접근을 통해 새로운 데이터를 생성할 수 있는 모델입니다.
디노이징 오토인코더는 노이즈가 있는 입력을 통해 원본 데이터를 복원하는 기능을 갖추고 있습니다.
유넷은 메디컬 이미지 세그멘테이션을 위해 설계된 컨볼루셔널 네트워크로, 정확한 세그멘테이션 결과를 제공합니다.
