[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Image-Segmentation.md

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 id: SEGMENT-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
-tags: [computer-vision, deep-learning, image-processing, autonomous-driving]
+tags: [[[Computer-Vision]], [[Deep-Learning]], image-[[Processing]], autonomous-driving]
 last_reinforced: 2026-04-26
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     - **Semantic Segmentation:** 같은 클래스의 객체들을 하나의 영역으로 묶음 (예: 모든 '자동차'를 하나의 색으로 칠함).
     - **Instance Segmentation:** 개별 객체를 독립적으로 식별 (예: 1번 자동차, 2번 자동차를 구분).
     - **Panoptic Segmentation:** 세맨틱과 인스턴스를 결합하여 배경과 개별 객체를 모두 완벽하게 분류.
-    - **Key Architectures:** U-Net(의료 영상), Mask R-CNN, SAM(Segment Anything Model) 등.
+    - **Key [[Architecture]]s:** U-Net(의료 영상), Mask R-CNN, SAM(Segment Anything Model) 등.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
 - **과거 데이터와의 충돌:** 초기에는 경계선 검출(Edge Detection) 수준이었으나, 딥러닝과 어텐션 메커니즘을 통해 복잡한 배경 속에서도 픽셀 단위의 완벽한 마스킹이 가능해짐.