11주차 영상 분할 (Image Segmentation)

영상 분할 (Image Segmentation)

영상을 의미있는 영역으로 나누는 과정.

입력 영상에서의 도로, 차, 건물 등 의 영역을 나누는 것

 

입력 데이터는 라벨값으로 표현된다.

라벨 값은 영상에서 분류하고자 하는 영역의 목록, 즉 부류(class)를 의미

이 픽셀이 사람인가, 나무인가, 건물인가 로 나눈다.

 

인스턴스 분할 ( Instance Segmentation )

동일한 목록, 즉 동일한 부류( 도로, 사람, 양, 등) 에 대해서 독립된 개체를 다르게 인식하고 분할하는 방법

왼쪽이 기존, 우측은 동일한 부류에 대해 개체별로 나누는것

K-means Clustering ( K-평균 클러스터링 )
데이터를 미리 정의된 척도에 따라, 예를 들어 거리, 색상 등과 같은 유사도를 측정해서 유사한 그룹으로 매핑하는 작업

비지도 학습으로 라벨값으로 분류하는 과정

k-means 알고리즘

샘플집합 X={x1,x2,....xn} 군집의 개수 k

출력 군집 해 C

알고리즘 방식

k개의 군집 중심 Z={z1,z2,z3,...zk}를 초기화

while ( True ) {

for ( i = 1 to N) xf를 가장 가까운 군집 중심에 배정

if ( 이전 루프의 배정과 같음) break;

for ( j = 1 to k) zj에 배정된 샘플의 평균으로 zj를 대치한다.

}

 

클러스터링은 비지도 학습이다. unsuperviezed Learing