현재 머신비전 업계에서 Semantic Segmentation은 이미 안정화된 기술로 자리 잡았으며, 2026년 기준 딥러닝 트렌드는 이를 넘어 더 정교하고 효율적인 방향으로 빠르게 이동하고 있습니다. ###주요 동향1. "Universal Segmentation"의 등장 (Mask2Former)과거에는 Semantic, Instance, Panoptic을 처리하는 모델이 각각 달랐으나, 최근에는 하나의 모델로 모든 세그멘테이션 작업을 수행하는 방식이 주류가 되고 있습니다.Mask2Former: 2026년 현재 가장 주목받는 범용 모델로, 트랜스포머(Transformer) 기반 구조를 통해 세그멘테이션의 종류와 상관없이 최고의 성능을 보여줍니다.효율성: 여러 모델을 따로 관리할 필요가 없어 MLOps 관..
