쉽게 이해하기
기존 문맥적 분할 방식은 사진 속 모든 사물을 종류별로만 구분하기 때문에 여러 개의 같은 물체가 있을 때 혼동이 발생할 수 있다. 인스턴스 분할은 이러한 한계를 보완하여 첫 번째 자동차, 두 번째 자동차처럼 각 개체를 독립된 영역으로 분리하고 픽셀 단위 영역을 생성한다. 이 기법은 자율 주행 시스템의 객체 인식, 증강 현실, 의료 영상 분석 등 복잡한 시각 정보를 다뤄야 하는 다양한 산업 분야에서 핵심적으로 활용된다. --- 참고 자료: - [The Art of Seeing: A Computer Vision Journey into Object Detection](https://www.opastpublishers.com/open-access-articles/the-art-of-seeing-a-computer-vision-journey-into-object-detection-7679.html) - [State of Computer Vision 2023 - by Sebastian Raschka, PhD](https://magazine.sebastianraschka.com/p/ahead-of-ai-10-state-of-computer) - [Computer vision](https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision) - [Top Computer Vision Models in 2026: SOTA Comparison by Task](https://encord.com/blog/top-computer-vision-models) - [The Future of Computer Vision: Top 11 Algorithms Transforming Industries](https://maddevs.io/blog/computer-vision-algorithms-you-should-know)