G検定 '세그멘테이션' 공략: FCN, SegNet, U-Net을 색칠놀이로 기억하기

요약

본 글은 이미지 인식 분야에서 중요한 '세그멘테이션' 개념을 G検定(G kentei) 합격 경험을 바탕으로 쉽게 정리한 학습 가이드입니다. 세그멘테이션이 객체 탐지(Object Detection)와 어떻게 다른지, 그리고 FCN, SegNet, U-Net 같은 주요 모델들을 '색칠놀이' 비유를 통해 직관적으로 이해할 수 있도록 돕습니다.

핵심 포인트

• 세그멘테이션은 사각형으로 박스 치는 탐지와 달리 이미지를 색칠하는 작업입니다.
• 이미지 인식 태스크의 정교함은 분류 → 탐지 → 세그멘테이션 순서로 증가합니다.
• FCN, SegNet, U-Net 등 주요 모델들의 특징을 비유를 통해 쉽게 기억할 수 있습니다.