Mask2Former 기반 범용 세그멘테이션

이미지 세그멘테이션의 세 가지 핵심 작업인 인스턴스(Instance), 시맨틱(Semantic), 파놉틱(Panoptic) 세그멘테이션의 개념과 차이점을 설명한다.

• 인스턴스 세그멘테이션: 개별 객체를 식별하여 이진 마스크를 생성한다.
• 시맨틱 세그멘테이션: 픽셀 단위로 클래스를 분류하며, 배경(Stuff)과 객체(Things)를 구분한다.
• 파놉틱 세그멘테이션: 인스턴스와 시맨틱 세그멘테이션을 통합하여 모든 세그먼트를 식별한다.

과거에는 작업별로 별도의 아키텍처가 필요했으나, Mask2Former와 OneFormer의 등장으로 단일 아키텍처에서 모든 작업을 수행하는 **범용 이미지 세그멘테이션(Universal Image Segmentation)**이 가능해졌다. 이 모델들은 Hugging Face transformers 라이브러리를 통해 구현되어 있다.