• 다양한 사이즈의 객체 감지: 이미지 분할에서는 사이즈가 다양한 객체들을 정확하게 식별해야 합니다. 특징 추출 피라미드 네트워크는 여러 사이즈의 특징 맵을 생성하여, 크고 작은 객체 모두를 효과적으로 감지합니다. 이는 세밀한 분할 작업에 필수적입니다.

• 상세한 특징 정보 활용: 이미지 분할은 픽셀 수준에서의 정확한 분류를 요구합니다. 특징 추출 피라미드 네트워크는 여러 층의 특징 맵을 결합함으로써, 더 상세한 특징 정보를 제공합니다. 이는 픽셀 수준에서의 더 정밀한 분석을 가능하게 합니다.

• 다양한 스케일의 정보 통합: 이미지 분할에서는 다양한 스케일의 정보가 중요합니다. 특징 추출 피라미드 네트워크는 낮은 레벨의 상세한 텍스처 정보와 높은 레벨의 추상적인 정보를 통합하여, 더 정확한 이미지 분할을 도와줍니다.

• 효율적인 컨텍스트 정보 활용: 특징 추출 피라미드 네트워크는 이미지의 다양한 부분에서 추출된 정보를 종합적으로 활용합니다. 이를 통해 객체가 위치한 컨텍스트를 더 잘 이해하고, 이를 이미지 분할에 적용합니다.