CLIPSeg: 제로샷 세그멘테이션

CLIPSeg는 별도의 추가 학습 없이도 텍스트 설명을 통해 다양한 객체의 윤곽을 찾아낼 수 있는 제로샷(Zero-shot) 이미지 세그멘테이션 모델이다.

기존 모델들은 학습된 특정 카테고리만 인식할 수 있어 새로운 객체를 처리하려면 데이터 라벨링과 재학습이 필수적이었으나, CLIPSeg는 이러한 한계를 극복한다.

주요 특징 및 작동 원리:

• CLIP 활용: OpenAI의 CLIP 모델을 기반으로 하며, 이미지와 텍스트를 동일한 고차원 임베딩 공간에 매핑한다. 이미지와 텍스트 설명 사이의 유사도를 측정하여 객체를 식별한다.
• 범용성: 특정 카테고리에 국한되지 않고 텍스트로 입력 가능한 거의 모든 객체를 세그멘테이션할 수 있다.
• 활용 분야: 로봇 인지, 이미지 인페인팅, 객체 탐지 등 다양한 컴퓨터 비전 분야에 적용 가능하다.

한계점 및 개선 방안:

• 현재 모델은 352x352 해상도를 사용하여 정밀도가 낮을 수 있다.
• 이를 보완하기 위해 SegFormer와 같은 모델을 미세 조정(Fine-tuning)하거나, Segments.ai와 같은 도구를 사용하여 결과를 정교화할 수 있다.