DeepLab 모델 구조 250126

q1: DeepLab 모델 구조

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DeepLab 모델은 **이미지 분할(Image Segmentation)**을 수행하는 딥러닝 모델입니다. 이미지를 픽셀 단위로 분석해 각 픽셀이 어떤 객체에 속하는지 분류합니다. 쉽게 말하면, 사진 속에서 “하늘”, “나무”, “사람”과 같은 영역을 색칠하듯이 구분하는 모델입니다. DeepLab은 특히 Semantic Segmentation이라는 작업에 사용됩니다. 모델 구조를 간단히 설명하겠습니다.

1. 백본(Backbone): 특징 추출

DeepLab은 먼저 이미지를 이해하기 위해 **Convolutional Neural Network(CNN)**를 사용합니다.
• 일반적으로 ResNet 또는 Xception 같은 모델을 사용하여 이미지의 중요한 특징을 추출합니다.
• 이 단계는 이미지를 작은 조각으로 나누고 각 조각이 어떤 패턴을 가지고 있는지 파악합니다.

2. Atrous Convolution (또는 Dilated Convolution): 넓은 시야 확보

일반 CNN은 작은 영역에서 정보를 추출하지만, DeepLab은 Atrous Convolution을 사용해 더 넓은 영역의 정보를 확인합니다.
• 마치 돋보기를 사용하지 않고 멀리서 이미지를 보는 것처럼, 픽셀 간 거리를 늘려 넓은 문맥(Context)을 캡처합니다.
• 이를 통해 이미지의 큰 구조(예: 전체 사람의 형태)를 파악할 수 있습니다.

3. ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling): 다양한 크기의 특징 탐색

DeepLab의 핵심 기능 중 하나입니다.
• 이미지를 다양한 스케일(크기)로 동시에 분석해 작은 디테일과 큰 구조를 모두 파악합니다.
• 여러 크기의 필터를 사용해 이미지를 “멀리서”, “가까이서” 동시에 바라보는 효과를 냅니다.

4. 디코더(Decoder): 결과를 세밀하게 복원
• 앞 단계에서 추출한 특징은 해상도가 낮아져 있습니다(압축된 상태).
• 디코더는 이 특징을 다시 원래 이미지 크기로 복원해 정확한 경계선을 그립니다.
• 이 단계에서 더 세밀하게 픽셀을 분류합니다.

5. 출력(Output): 각 픽셀의 클래스 예측

결과적으로 모델은 이미지의 각 픽셀에 대해 해당 픽셀이 어떤 객체에 속하는지 예측합니다.
• 예: 사람이 있는 부분은 “사람” 클래스, 배경은 “하늘” 또는 “땅” 클래스.

요약: DeepLab이 이미지를 처리하는 과정
1. 이미지를 CNN 백본으로 분석해 특징을 추출한다.
2. Atrous Convolution으로 넓은 문맥 정보를 캡처한다.
3. ASPP로 다양한 크기의 특징을 탐색한다.
4. 디코더로 세부적으로 결과를 복원한다.
5. 최종적으로 픽셀 단위로 클래스를 예측한다.

쉽게 말해, 이미지를 “넓게 보고”, “자세히 분석한 뒤”, “픽셀 단위로 구분”하는 모델입니다. DeepLab은 특히 자연 이미지처럼 복잡한 환경에서도 효과적입니다.