Semantic segmentation은 정교한 윤곽선을 그려서 object에 속하는 pixel과 그렇지 않은 pixel을 구분하는 것이다. 즉, 이미지 내의 모든 픽셀에 대해 labeling을 수행한다고 생각하면 된다. 이미지 내의 모든 pixel에 대해 적절한 class를 예측해서 segmantation map을 도출해야 한다. 이러한 semantic segmentation을 수행하기 위해서 U-Net architecture를 활용하는데, 이를 이해하기 위해서는 Transpose Convolution을 알아야 한다. 1. Transpose Conovlution Normal convolution의 경우, 입력 이미지를 scale-down 시킨다. 즉 이미지에서 중요한 feature 정보를 압축한다. 하..
