Selective Search

Selective Search는 주로 객체 인식(object detection)과 관련된 컴퓨터 비전 작업에서 사용됩니다. 이 기법은 이미지 내에서 객체가 존재할 법한 영역을 효율적으로 추출하는 데 초점을 맞춥니다. 여기에는 몇 가지 주요 사용 사례가 있습니다:

1. 객체 인식 시스템 초기 단계에서의 사용:

   • Selective Search는 이미지에서 다양한 크기와 형태의 객체를 찾기 위해 사용됩니다. 예를 들어, 이미지에서 색상, 질감, 크기, 모양 등을 기반으로 하여 의미 있는 영역을 구분하고, 이러한 영역을 통합하여 후보 객체 경계 상자를 생성합니다.

2. Region Proposal Method:

   • 많은 전통적인 객체 탐지 알고리즘(예: R-CNN 계열)에서는 딥러닝 모델이 객체를 인식하기 전에, Selective Search를 사용하여 "region proposals" 또는 후보 영역을 생성합니다. 이렇게 생성된 후보 영역들은 신경망에 의해 더 자세히 분석되어 객체가 있는지와 그 종류가 무엇인지를 판별합니다.

3. 효율성 향상:

   • 대규모 이미지에서 모든 영역을 분석하는 것은 계산적으로 매우 비효율적입니다. Selective Search는 이 문제를 해결하기 위해 사용되며, 관련 가능성이 높은 영역만을 선별하여 처리량을 줄이고, 객체 탐지 모델의 성능을 향상시킵니다.

4. 특정 애플리케이션:

   • Selective Search는 로봇 시각 시스템, 자율 주행 차량, 의료 영상 분석, 보안 카메라 감시 시스템 등 다양한 분야에서 응용될 수 있습니다. 각각의 분야에서 효율적으로 객체를 인식하고 분석하는 데 기여합니다.

Selective Search는 딥러닝 기반 방법이 널리 보급되기 전에 매우 인기 있었으며, 여전히 특정 시나리오에서는 유용하게 쓰이고 있습니다. 하지만, 최근에는 end-to-end 학습이 가능한 딥러닝 모델들이 많이 개발되어, 그러한 기법들이 Selective Search를 대체하는 경우도 많습니다.