이러한 한계를 극복하기 위해 우리는 FCN에 대해 자세히 알아보겠습니다. FCN은 딥러닝을 기반으로 한 고급 이미지 영역 분할 기법으로, 픽셀 수준에서의 보다 정교한 분석을 가능하게 합니다. FCN은 이미지의 전체적인 맥락을 고려하고, 복잡한 특징을 효과적으로 학습하여 이미지 내의 개별 객체를 정밀하게 분할할 수 있습니다.

FCN

FCN(Fully Convolutional Networks)은 전통적인 합성곱 신경망과는 다른 구조를 가지며, 이미지의 픽셀 수준에서의 세밀한 이해를 가능하게 합니다. 이 세션을 통해 FCN의 기본적인 원리, 네트워크 구조, 그리고 이를 통해 얻을 수 있는 이미지 영역 분할의 강력한 결과에 대해 살펴보겠습니다.

FCN이 등장하기 전엔 일반적인 합성곱 신경망은 이미지를 분류하거나, 특정 객체를 탐지하는 데 주로 사용되었습니다. 이러한 네트워크는 여러 개의 합성곱 층, 활성화 함수, 풀링 층을 거쳐 마지막에 완전 연결 층을 통해 분류를 수행합니다. 전체 이미지에 대한 분류는 잘 수행하지만, 픽셀 단위의 세밀한 분석이나 영역 분할에는 적합하지 않습니다.