이미지 분할 기법 [단계별 구현]

셀카를 볼 때 가장 먼저 무엇을 보나요? 당신의 얼굴, 그렇지? 당신의 두뇌가 당신의 얼굴을 식별하고 이미지의 나머지 부분(배경)과 분리할 수 있기 때문에 당신의 얼굴을 알아볼 수 있습니다.

이제 컴퓨터가 셀카에서 얼굴을 인식하기를 원하면 그렇게 할 수 있습니까?

예, 이미지 분할을 수행할 수 있는 경우에만 가능합니다.

오늘의 기사에서는 이미지 분할과 사용할 수 있는 다양한 이미지 분할 기술을 포함한 모든 주요 측면에 대해 논의할 것입니다. 그러나 오래 읽었으므로 나중에 다시 볼 수 있도록 이 문서를 북마크에 추가하는 것이 좋습니다.

이미지 처리에서 분할을 위한 다양한 기술에 대해 논의하기 전에 먼저 "이미지 분할이란?"을 파악해야 합니다.

이미지 분할이란 무엇입니까?

이미지 분할은 특징과 속성에 따라 이미지를 여러 부분으로 분할하는 데 초점을 맞춘 디지털 이미지 처리의 한 분야입니다. 이미지 분할의 주요 목표는 보다 쉽게 ​​분석할 수 있도록 이미지를 단순화하는 것입니다. 이미지 분할에서는 이미지를 유사한 속성을 가진 다양한 부분으로 나눕니다. 이미지를 나누는 부분을 이미지 개체라고 합니다.

이미지 분석의 첫 번째 단계입니다. 이미지 분할을 수행하지 않고 컴퓨터 비전 구현을 수행하는 것은 거의 불가능합니다.

이미지 분할 기술을 사용하여 이미지에서 특정 픽셀을 나누고 그룹화하고 레이블을 할당하고 이러한 레이블에 따라 추가 픽셀을 분류할 수 있습니다. 선을 그리고 테두리를 지정하고 이미지의 특정 개체(중요 구성 요소)를 나머지 개체(중요하지 않은 구성 요소)와 분리할 수 있습니다.

머신 러닝에서는 지도 및 비지도 학습을 위해 이미지 분할에서 생성한 레이블을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 많은 비즈니스 문제를 해결할 수 있습니다.

예를 들어 이미지 분할이 작동하는 방식을 이해하는 것이 좋습니다.

다음 이미지를 보십시오.

원천

여기 길 한가운데에 의자가 놓여 있는 것을 볼 수 있습니다. 이미지 분할을 사용하여 이미지에서 의자를 분리할 수 있습니다. 또한 다양한 이미지 분할 기술을 사용하여 다양한 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 여러 개의 의자가 있는 이미지를 사용하려면 의미론적 분할을 사용해야 합니다.

반면에 다음과 같이 이미지에 있는 모든 의자를 식별하려면 인스턴스 분할을 사용해야 합니다.

원천

이미지 분할이 필요한 이유는 무엇입니까?

이미지 분할은 컴퓨터 비전의 큰 부분이며 수많은 산업 분야에서 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. 이미지 분할이 많이 사용되는 주목할만한 영역은 다음과 같습니다.

1. 얼굴 인식

iPhone 및 고급 보안 시스템에 있는 얼굴 인식 기술은 이미지 분할을 사용하여 얼굴을 식별합니다. 원치 않는 사람이 전화나 시스템에 액세스할 수 없도록 얼굴의 고유한 특징을 식별할 수 있어야 합니다.

2. 번호판 식별

많은 신호등과 카메라는 번호판 식별을 사용하여 벌금을 부과하고 수색을 돕습니다. 번호판 식별 기술을 통해 교통 시스템은 자동차를 인식하고 소유권 관련 정보를 얻을 수 있습니다. 그것은 이미지 분할을 사용하여 번호판과 그 정보를 시야에 있는 나머지 물체와 분리합니다. 이 기술은 정부의 정제 과정을 상당히 단순화했습니다.

3. 이미지 기반 검색

이미지 기반 검색 기능을 제공하는 Google 및 기타 검색 엔진은 이미지 분할 기술을 사용하여 이미지에 있는 개체를 식별하고 찾은 결과를 찾은 관련 이미지와 비교하여 검색 결과를 제공합니다.

4. 의료 영상

의료 부문에서는 이미지 분할을 사용하여 암세포를 찾아 식별하고, 조직 부피를 측정하고, 가상 수술 시뮬레이션을 실행하고, 수술 중 탐색을 수행합니다. 이미지 분할은 의료 분야에서 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. 영향을 받는 부위를 식별하고 이에 대한 치료를 계획하는 데 도움이 됩니다.

이러한 응용 프로그램 외에도 이미지 분할은 제조, 농업, 보안 및 기타 여러 분야에서 사용됩니다. 우리의 컴퓨터 비전 기술이 더욱 발전함에 따라 이미지 분할 기술의 사용도 그에 따라 증가할 것입니다.

예를 들어, 일부 제조업체는 결함이 있는 제품을 찾기 위해 이미지 분할 기술을 사용하기 시작했습니다. 여기에서 알고리즘은 객체의 이미지에서 필요한 구성 요소만 캡처하여 결함이 있거나 최적인 것으로 분류합니다. 이 시스템은 인적 오류의 위험을 줄이고 조직의 테스트 프로세스를 보다 효율적으로 만듭니다.

이미지 분류의 일반적인 구현은 Python, C, C++ 및 Matlab에 있습니다.

이미지 분할의 다른 종류는 무엇입니까?

이미지 분할은 매우 광범위한 주제이며 프로세스에 대해 다양한 방식으로 진행됩니다. 다음 매개변수에 따라 이미지 분할을 분류할 수 있습니다.

1. 접근 기반 분류

가장 기본적인 의미에서 이미지 분할은 객체 식별입니다. 알고리즘은 먼저 객체를 식별하지 않고 다른 구성 요소를 분류할 수 없습니다. 간단한 구현에서 복잡한 구현에 이르기까지 모든 이미지 분할은 객체 식별을 기반으로 작동합니다.

따라서 알고리즘이 객체를 식별하는 방식을 기반으로 이미지 분할 방법을 분류할 수 있습니다. 즉, 유사한 픽셀을 수집하고 유사하지 않은 픽셀에서 분리합니다. 이 작업을 수행하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

지역 기반 접근(유사성 탐지)

이 방법에서는 선택한 임계값, 영역 병합, 영역 확산 및 영역 성장에 따라 이미지에서 유사한 픽셀을 감지합니다. 클러스터링 및 유사한 기계 학습 알고리즘은 이 방법을 사용하여 알려지지 않은 기능 및 속성을 감지합니다. 분류 알고리즘은 특징을 감지하고 그에 따라 이미지 세그먼트를 분리하기 위해 이 접근 방식을 따릅니다.

경계 기반 접근(불연속성 감지)

경계 기반 접근 방식은 객체 식별을 위한 영역 기반 접근 방식의 반대입니다. 유사한 특징을 가진 픽셀을 찾는 영역 기반 감지와 달리 경계 기반 접근 방식에서는 서로 다른 픽셀을 찾습니다. 점 감지, 가장자리 감지, 선 감지 및 유사한 알고리즘은 서로 다른 픽셀의 가장자리를 감지하고 그에 따라 이미지의 나머지 부분과 분리하는 이 방법을 따릅니다.

2. 기술에 따른 분류

두 접근 방식 모두 고유한 이미지 분할 기술이 있습니다. 우리는 처리하고 분석하려는 이미지의 종류와 그로부터 도출하려는 결과의 종류에 따라 이러한 기술을 사용합니다.

이러한 매개변수를 기반으로 이미지 분할 알고리즘을 다음 범주로 나눌 수 있습니다.

구조 기술

이러한 알고리즘을 사용하려면 사용 중인 이미지의 구조적 데이터가 있어야 합니다. 여기에는 픽셀, 분포, 히스토그램, 픽셀 밀도, 색상 분포 및 기타 관련 정보가 포함됩니다. 그런 다음 이미지에서 분리해야 하는 영역에 대한 구조적 데이터가 있어야 합니다.

알고리즘이 지역을 식별할 수 있도록 해당 정보가 필요합니다. 이러한 구현에 사용하는 알고리즘은 지역 기반 접근 방식을 따릅니다.

확률적 기법

이러한 알고리즘에는 이미지의 필수 섹션 구조 대신 이미지의 개별 픽셀 값에 대한 정보가 필요합니다. 이 때문에 이미지 분할을 수행하는 데 많은 정보가 필요하지 않으며 여러 이미지로 작업해야 할 때 유용합니다. K-means 클러스터링 및 ANN 알고리즘과 같은 기계 학습 알고리즘이 이 범주에 속합니다.

하이브리드 기법

이름에서 짐작할 수 있듯이 이러한 알고리즘은 확률적 방법과 구조적 방법을 모두 사용합니다. 이것은 그들이 이미지 분할을 수행하기 위해 필요한 영역의 구조적 정보와 전체 이미지의 개별 픽셀 정보를 사용한다는 것을 의미합니다.

다양한 유형의 이미지 분할 기술은 무엇입니까?

이미지 분할을 위한 다양한 접근 방식과 기술 종류를 알았으므로 이제 세부 사항에 대해 논의할 수 있습니다. 다음은 이미지 분할 기술의 기본 유형입니다.

1. 임계 분할
2. 에지 기반 세분화
3. 영역 기반 분할
4. 유역 분할
5. 클러스터링 기반 세분화 알고리즘
6. 분할을 위한 신경망

속성, 이점 및 제한 사항을 이해하기 위해 이러한 기술 각각에 대해 자세히 논의해 보겠습니다.

1. 임계 분할

이미지 처리에서 가장 간단한 분할 방법은 임계값 방법입니다. 픽셀의 강도를 지정된 값(임계값)과 비교하여 이미지의 픽셀을 나눕니다. 필요한 오브젝트가 배경(불필요한 부분)보다 강도가 높을 때 유용합니다.

임계값(T)을 상수로 간주할 수 있지만 이미지에 노이즈(불필요한 정보 및 데이터)가 거의 없는 경우에만 작동합니다. 요구 사항에 따라 임계값을 일정하거나 동적으로 유지할 수 있습니다.

임계값 방법은 회색조 이미지를 두 개의 세그먼트(필수 섹션과 필수 섹션이 아님)로 나누어 이진 이미지로 변환합니다.

다양한 임계값에 따라 임계값 세분화를 다음 범주로 분류할 수 있습니다.

단순 임계값

이 방법에서는 이미지의 픽셀을 흰색이나 검은색으로 바꿉니다. 이제 특정 위치에서 픽셀의 강도가 임계값보다 작으면 검정색으로 교체합니다. 반면에 임계값보다 높으면 흰색으로 교체합니다. 이것은 단순한 임계값이며 이미지 분할 초보자에게 특히 적합합니다.

오츠의 이진화

단순 임계값에서는 일정한 임계값을 선택하여 이미지 분할을 수행하는 데 사용했습니다. 그러나 선택한 값이 올바른 값인지 어떻게 결정합니까? 이를 위한 간단한 방법은 다양한 값을 테스트하고 하나를 선택하는 것이지만 가장 효율적인 것은 아닙니다.

전경과 배경에 각각 하나씩 두 개의 봉우리가 있는 히스토그램으로 이미지를 촬영합니다. Otsu 이진화를 사용하여 해당 피크 중간의 대략적인 값을 임계값으로 사용할 수 있습니다.

Otsu 이진화에서는 이미지가 바이모달인 경우 이미지의 히스토그램에서 임계값을 계산합니다.

이 프로세스는 문서 스캔, 패턴 인식 및 파일에서 불필요한 색상 제거에 널리 사용됩니다. 그러나 많은 제한 사항이 있습니다. 바이모달이 아닌 이미지(히스토그램에 여러 피크가 있는 이미지)에는 사용할 수 없습니다.

적응 임계값

하나의 일정한 임계값을 갖는 것은 모든 이미지에 대해 적절한 접근 방식이 아닐 수 있습니다. 이미지마다 속성에 영향을 주는 배경과 조건이 다릅니다.

따라서 전체 이미지에 대한 분할을 수행하기 위해 하나의 일정한 임계값을 사용하는 대신 임계값을 가변적으로 유지할 수 있습니다. 이 기술에서는 이미지의 여러 섹션에 대해 서로 다른 임계값을 유지합니다.

이 방법은 조명 조건이 다양한 이미지에서 잘 작동합니다. 이미지를 더 작은 섹션으로 분할하고 각 섹션의 임계값을 계산하는 알고리즘을 사용해야 합니다.

2. 에지 기반 분할

에지 기반 분할은 이미지 처리에서 가장 널리 사용되는 분할 구현 중 하나입니다. 이미지에서 다른 물체의 가장자리를 식별하는 데 중점을 둡니다. 가장자리에는 사용할 수 있는 많은 정보가 포함되어 있으므로 이미지에 있는 다양한 개체의 기능을 찾는 데 도움이 되는 중요한 단계입니다.

가장자리 감지는 이미지에서 원하지 않는 불필요한 정보를 제거하는 데 도움이 되기 때문에 널리 사용됩니다. 이미지의 크기를 크게 줄여 동일한 분석을 더 쉽게 만듭니다.

에지 기반 분할에 사용되는 알고리즘은 질감, 대비, 그레이 레벨, 색상, 채도 및 기타 속성의 차이에 따라 이미지의 에지를 식별합니다. 모든 가장자리를 이미지 테두리와 더 정확하게 일치하는 가장자리 체인으로 연결하여 결과의 ​​품질을 향상시킬 수 있습니다.

사용 가능한 에지 기반 분할 방법이 많이 있습니다. 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

검색 기반 에지 감지

검색 기반 에지 감지 방법은 에지 강도 측정 계산에 중점을 두고 계산된 에지의 로컬 방향 추정을 통해 기울기 크기의 로컬 방향 최대값을 찾습니다.

제로 크로싱 기반 에지 감지

제로 크로싱 기반 에지 감지 방법은 에지를 찾기 위해 이미지에서 검색된 파생 표현식에서 제로 크로싱을 찾습니다.

일반적으로 원치 않는 노이즈를 제거하고 가장자리를 더 쉽게 감지할 수 있도록 이미지를 사전 처리해야 합니다. Canny, Prewitt, Deriche 및 Roberts 크로스는 가장 인기 있는 에지 감지 연산자 중 일부입니다. 불연속성을 감지하고 가장자리를 찾기가 더 쉽습니다.

에지 기반 감지에서 목표는 모든 로컬 에지를 이진 이미지로 그룹화할 수 있는 부분 분할 최소값을 얻는 것입니다. 새로 생성된 바이너리 이미지에서 에지 체인은 해당 이미지의 기존 구성 요소와 일치해야 합니다.

3. 지역 기반 세분화

지역 기반 분할 알고리즘은 이미지를 유사한 기능을 가진 섹션으로 나눕니다. 이 영역은 픽셀 그룹일 뿐이며 알고리즘은 먼저 입력 이미지의 작은 부분 또는 큰 부분이 될 수 있는 시드 포인트를 찾아 이러한 그룹을 찾습니다.

시드 포인트를 찾은 후 영역 기반 분할 알고리즘은 픽셀을 더 추가하거나 축소하여 다른 시드 포인트와 병합할 수 있습니다.

이 두 가지 방법을 기반으로 지역 기반 세분화를 다음 범주로 분류할 수 있습니다.

지역 성장

이 방법에서는 작은 픽셀 세트로 시작한 다음 특정 유사성 조건에 따라 더 많은 픽셀을 반복적으로 병합하기 시작합니다. 영역 성장 알고리즘은 이미지에서 임의의 시드 픽셀을 선택하고 이를 인접 픽셀과 비교한 다음 시드 포인트와 일치하는 항목을 찾아 영역을 늘리기 시작합니다.

특정 영역이 더 이상 성장할 수 없는 경우 알고리즘은 기존 영역에 속하지 않을 수 있는 다른 시드 픽셀을 선택합니다. 한 영역에 속성이 너무 많아 이미지의 대부분을 차지할 수 있습니다. 이러한 오류를 피하기 위해 영역 성장 알고리즘은 동시에 여러 영역을 성장시킵니다.

노이즈로 인해 가장자리를 찾거나 임계값 알고리즘을 사용하기 어렵기 때문에 노이즈가 많은 이미지에는 영역 성장 알고리즘을 사용해야 합니다.

영역 분할 및 병합

이름에서 알 수 있듯이 영역 분할 및 병합 집중 방법은 이미지의 일부를 분할하고 병합하는 두 가지 작업을 함께 수행합니다.

먼저 유사한 속성을 가진 영역으로 이미지를 만들고 서로 유사한 인접한 부분을 병합합니다. 영역 분할에서 알고리즘은 전체 이미지를 고려하는 반면 영역 성장에서는 알고리즘이 특정 지점에 초점을 맞춥니다.

영역 분할 및 병합 방법은 분할 정복 방법을 따릅니다. 이미지를 여러 부분으로 나눈 다음 미리 결정된 조건에 따라 일치시킵니다. 이 작업을 수행하는 알고리즘의 또 다른 이름은 분할 병합 알고리즘입니다.

4. 유역 분할

이미지 처리에서 유역은 회색조 이미지의 변환입니다. 그것은 지질학적 유역 또는 배수구를 말한다. 유역 알고리즘은 마치 지형도인 것처럼 이미지를 처리합니다. 픽셀의 밝기를 높이로 간주하고 해당 능선의 상단을 따라 이어지는 선을 찾습니다.

유역에는 많은 기술적 정의가 있으며 여러 응용 프로그램이 있습니다. 픽셀의 능선을 식별하는 것 외에도 유역을 정의하는 데 중점을 두고(용마루의 반대) 유역을 능선을 통과하는 유역선과 만날 때까지 마커로 유역을 범람시킵니다.

분지에는 많은 마커가 있지만 능선에는 없기 때문에 이미지는 모든 픽셀의 '높이'에 따라 여러 영역으로 나뉩니다.

분수령 방법은 모든 이미지를 지형도로 변환합니다. 분수령 분할 방법은 픽셀의 회색 값을 통해 지형을 반영합니다.

이제 계곡과 능선이 있는 풍경은 확실히 3차원적 측면을 가질 것입니다. 유역은 이미지의 3차원 표현을 고려하고 그에 따라 "유역 유역"이라고 하는 영역을 만듭니다.

MRI, 의료 영상 등과 같은 의료 분야에서 많은 응용 프로그램이 있습니다. 유역 분할은 의료 영상 분할의 두드러진 부분이므로 해당 분야에 진입하려면 특히 영상 처리에서 분할을 위한 이 방법을 배우는 데 집중해야 합니다.

5. 클러스터링 기반 분할 알고리즘

분류 알고리즘을 공부했다면 클러스터링 알고리즘을 접했을 것입니다. 그들은 감독되지 않은 알고리즘이며 정상적인 시각에서는 볼 수 없는 이미지에서 숨겨진 데이터를 찾는 데 도움이 됩니다. 이 숨겨진 데이터에는 클러스터, 구조, 음영 등과 같은 정보가 포함됩니다.

이름에서 알 수 있듯이 클러스터링 알고리즘은 이미지를 유사한 기능을 가진 픽셀의 클러스터(분리된 그룹)로 나눕니다. 클러스터의 요소가 다른 클러스터에 있는 요소와 비교하여 더 유사한 클러스터로 데이터 요소를 분리합니다.

인기 있는 클러스터링 알고리즘에는 FCM(퍼지 c-means), k-means 및 향상된 k-means 알고리즘이 포함됩니다. 이미지 분할에서는 매우 간단하고 효율적이기 때문에 k-means 클러스터링 알고리즘을 주로 사용합니다. 반면에 FCM 알고리즘은 다양한 멤버십 정도에 따라 픽셀을 다른 클래스에 배치합니다.

이미지 처리에서 분할을 위한 가장 중요한 클러스터링 알고리즘은 다음과 같습니다.

K-평균 클러스터링

K-means는 간단한 비지도 머신 러닝 알고리즘입니다. 특정 수의 클러스터를 통해 이미지를 분류합니다. 이미지 공간을 k 그룹 중심을 나타내는 k 픽셀로 나눔으로써 프로세스를 시작합니다.

그런 다음 개체와 중심 사이의 거리를 기준으로 각 개체를 그룹에 할당합니다. 알고리즘이 모든 클러스터에 모든 픽셀을 할당하면 중심을 이동하고 다시 할당할 수 있습니다.

퍼지 C 수단

퍼지 c-means 클러스터링 방법을 사용하면 이미지의 픽셀이 여러 클러스터로 클러스터링될 수 있습니다. 이는 픽셀이 둘 이상의 클러스터에 속할 수 있음을 의미합니다. 그러나 모든 픽셀은 모든 클러스터와 다양한 수준의 유사성을 갖습니다. 퍼지 c-means 알고리즘에는 결과의 정확도에 영향을 미치는 최적화 기능이 있습니다.

클러스터링 알고리즘은 대부분의 이미지 분할 요구 사항을 처리할 수 있습니다. 그들에 대해 더 알고 싶다면 클러스터링이 무엇이며 클러스터링 알고리즘의 다양한 유형에 대한 이 가이드를 확인하십시오 .

6. 분할을 위한 신경망

아마도 당신은 모든 것을 혼자하고 싶지 않을 것입니다. 아마도 당신은 AI가 대부분의 작업을 수행하도록 하고 싶을 것입니다. 이미지 분할을 위한 신경망으로 확실히 할 수 있습니다.

AI를 사용하여 이미지를 분석하고 얼굴, 개체, 텍스트 등과 같은 다양한 구성 요소를 식별합니다. 컨볼루션 신경망은 이미지 데이터를 훨씬 빠르고 효율적으로 식별하고 처리할 수 있기 때문에 이미지 분할에 매우 널리 사용됩니다.

FAIR(Facebook AI Research)의 전문가들은 이미지에 있는 모든 개체에 대해 픽셀 단위 마스크를 만들 수 있는 Mask R-CNN이라는 딥 러닝 아키텍처를 만들었습니다. Faster R-CNN 객체 감지 아키텍처의 향상된 버전입니다. Faster R-CNN은 이미지의 모든 객체에 대해 경계 상자 좌표와 객체의 클래스라는 두 가지 데이터를 사용합니다. Mask R-CNN을 사용하면 이 과정에서 추가 섹션을 얻을 수 있습니다. Mask R-CNN은 segmentation을 수행한 후 object mask를 출력한다.

이 프로세스에서는 먼저 입력 이미지를 이미지에 대한 기능 맵을 생성하는 ConvNet에 전달합니다. 그런 다음 시스템은 기능 맵에 지역 제안 네트워크(RPN)를 적용하고 객체 제안 점수와 함께 객체 제안을 생성합니다.

그 후 ROI 풀링 레이어가 제안에 적용되어 제안을 한 크기로 줄입니다. 마지막 단계에서 시스템은 분류를 위해 제안을 연결된 레이어로 전달하고 모든 객체에 대한 경계 상자가 있는 출력을 생성합니다.

이미지 처리의 분할에 대해 자세히 알아보기

이미지 처리에서 세분화는 확실히 많은 하위 섹션이 있는 광범위한 주제입니다. 다양한 이미지 분할 기술에서 알고리즘에 이르기까지 이 분야에서 배울 것이 많습니다. 덮을 땅이 너무 많기 때문에 쉽게 길을 잃고 혼란스러워 할 수 있습니다.

그렇기 때문에 이러한 문제를 극복하기 위해 기계 학습 및 AI 과정을 수강하는 것이 좋습니다. 이 주제의 과정은 이미지 분할 및 관련 분야의 고급 개념뿐만 아니라 기본을 가르칩니다. 이미지 처리, 이미지 분할 및 컴퓨터 비전과 관련된 다양한 기계 학습 개념에 대해 학습합니다.

AI 및 ML 과정은 학습할 수 있는 구조화된 커리큘럼을 제공하므로 모든 관련 개념을 더 쉽게 배울 수 있습니다. upGrad에서는 기계 학습에 대한 여러 과정을 제공합니다.

다음은 기계 학습 및 AI에서 제공하는 기본 과정입니다.

• 기계 학습 및 AI 과학 석사
• 기계 학습 및 인공 지능의 대학원 대학원 프로그램
• 기계 학습 및 인공 지능 과학 석사
• 기계 학습 및 딥 러닝 PG 인증
• 기계 학습 및 NLP의 PG 인증

이 모든 과정을 통해 라이브 세션에서 의심을 해결하고 질문에 답하는 업계 전문가로부터 배울 수 있습니다. 온라인으로 공부하게 되므로 이 과정을 수강하는 동안 어디를 가든지 갈 필요가 없고 업무에 지장을 줄 필요가 없습니다.

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결론

이미지 분할은 확실히 복잡하고 고급 주제입니다. 이 기사에서 논의한 모든 다양한 이미지 분할 기술에는 고유한 장점과 한계가 있습니다. 그것들에 익숙해지면 어디에서 하나를 사용해야 하고 어디에서 다른 것을 사용하지 말아야 하는지에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다.

배운 모든 기술을 사용하여 다른 경쟁 플랫폼에서 활동할 수 있을 뿐만 아니라 기술을 테스트하고 더 많은 실습을 할 수 있습니다.