딥러닝 기반 이미지 시멘틱 세그먼테이션

이 글은 딥러닝 기반 이미지 세그먼테이션 관련 내용을 간단히 소개한다.

개별 이미지에 대한 딥러닝 기법은 정확도가 많이 높아져, 사람이 인식하는 수준을 넘었으나, 전체 그림에서 객체의 시멘틱 정보를 인식하는 딥러닝 기법은 현재 정확도 수준이 그에 미치지 못하고 있다.

시멘틱 기법은 데이터 종류에 따라, 2차원 이미지, 3차원 포인트 클라우드로 구분할 수 있다. 

포인트 클라우드 시멘틱 세그먼테이션의 최신 기법은 다음과 같다.

• RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds (CVPR 2020)
• RangeNet++ and SUMA
• KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds (2019)
• PointCNN: Convolution On X-Transformed Points (2019)
• Learning Object Bounding Boxes for 3D Instance Segmentation on Point Clouds
• Exploring Spatial Context for 3D Semantic Segmentation of Point Clouds
• Awesome point cloud analysis
• Associatively Segmenting Instances and Semantics in Point Clouds
• TANet
• Complex-YOLO
• Geometry Sharing Network for 3D Point Cloud Classification and Segmentation. AAAI 2020
• Revisiting Point Cloud Classification: A New Benchmark Dataset and Classification Model on Real-World Data
• PointSIFT: A SIFT-like Network Module for 3D Point Cloud Semantic Segmentation
• Semantic Segmentation Editor
• PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space
• Dynamic Graph Convolutional Neural Network
• PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation

이미지 기반 시멘틱 세그먼테이션의 최신 기법은 다음과 같다.

• MIT Deep Learning
• Deep Learning for Tracking and Detection
• SLAM Implementation: Bundle Adjustment with g2o
• 2019 Guide to Semantic Segmentation
• 2D 3D semantic segmentation
• MIT Driving Scene Segmentation
• FCN (Berkeley version)
• Keras FCN
• DeepLab (CoLab)
• DeepLab for video

Semantic segmentation mAP, FPS

레퍼런스

• Try out deep learning models online on Google CoLab
• Liver segmentation using deep learning
• Deep Learning for Instance Segmentation of Agricultural Fields
• Fashion AI segmentation
• eye in the sky
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• 시멘틱 세그먼테이션 (#1, #2, #3)