mirabo01 님의 블로그

이미지 세그멘테이션 | 픽셀 단위 분석 왜 중요할까

컴퓨터비전을 공부하다 보면 이미지 분류, 객체 탐지 다음으로 자주 나오게 되는 개념이 있습니다.바로 이미지 세그멘테이션입니다.이름만 들으면 조금 어렵게 느껴질 수 있지만, 핵심은 생각보다 단순합니다. 이미지를 픽셀 단위로 나눠서, 각 픽셀이 무엇에 속하는지 판단하는 기술이라고 보면 됩니다.예를 들어 사진 속에 사람, 자동차, 도로, 하늘이 함께 있다고 해봅시다. 이미지 분류는 이 사진이 무엇에 대한 사진인지 맞히는 데 가깝고, 객체 탐지는 사람이나 자동차가 어디에 있는지 사각형으로 찾는 데 가깝습니다.그런데 세그멘테이션은 여기서 한 단계 더 들어갑니다. 사람의 몸통은 정확히 어디까지인지, 자동차 영역은 픽셀 단위로 어디부터 어디까지인지를 나눠냅니다.그래서 이미지 세그멘테이션은 단순히 “무엇이 있느냐”를 ..

딥러닝을 공부하다 보면 이미지 처리에서 가장 자주 보이는 구조가 있습니다.바로 CNN입니다.특히 “고양이와 강아지 사진 구분하기”, “손글씨 숫자 맞히기”, “상품 사진 분류하기” 같은 예제에서는 거의 빠지지 않고 등장합니다.그런데 처음 보면 이런 의문이 생깁니다.“컴퓨터는 사진을 그냥 숫자로 볼 텐데, 어떻게 그게 고양이인지 강아지인지 구분하지?”이 질문에 답하는 구조가 바로 CNN입니다. 가장 짧게 말하면 CNN은 이미지에서 중요한 특징을 단계적으로 뽑아내고, 그 특징을 바탕으로 사진이 무엇인지 분류하는 딥러닝 모델입니다.#CNN #이미지분류 #딥러닝 #컴퓨터비전 #사진분류 #인공신경망 #AI입문이미지 분류란 무엇일까이미지 분류는 말 그대로 사진 전체가 어떤 클래스에 속하는지 맞히는 작업입니다.예를 ..

AI를 공부하다 보면 컴퓨터비전이라는 단어를 정말 자주 만나게 됩니다.이미지 분류, 얼굴 인식, 자율주행, 의료 영상 분석처럼 사진이나 영상을 이해하는 기술 이야기에는 거의 항상 컴퓨터비전이 등장합니다.그런데 처음 들으면 “그냥 이미지 인식이랑 같은 말 아닌가?” “정확히 어디까지가 컴퓨터비전이지?” 하고 헷갈리기 쉽습니다.가장 짧게 말하면 컴퓨터비전은 컴퓨터가 이미지와 영상을 보고 이해하도록 만드는 기술입니다.사람은 사진을 보면 “이건 고양이다”, “여기 사람 얼굴이 있다”, “차가 도로 위에 있다”처럼 자연스럽게 장면을 해석합니다. 컴퓨터비전은 바로 이 과정을 컴퓨터가 할 수 있게 만드는 분야라고 보면 됩니다.#컴퓨터비전 #이미지인식 #영상분석 #딥러닝 #CNN #객체탐지 #AI입문컴퓨터비전이란 무엇..

딥러닝을 공부하다 보면 Adam과 SGD라는 이름을 정말 자주 보게 됩니다.모델을 만들고 학습 코드를 짤 때도 “옵티마이저를 뭘로 할까?”라는 질문에서 거의 빠지지 않습니다.그런데 처음 배우는 입장에서는 둘 다 결국 가중치를 업데이트하는 도구라서 “정확히 뭐가 다른 거지?” 하고 헷갈리기 쉽습니다.가장 짧게 말하면 SGD는 가장 기본적인 경사하강 업데이트 방식이고, Adam은 기울기의 평균과 제곱 평균을 함께 사용해 파라미터별 학습률을 적응적으로 조절하는 방식입니다. Keras는 Adam을 first-order와 second-order moments의 adaptive estimation에 기반한 SGD 계열 방법으로 설명하고, SGD는 learning rate와 optional momentum을 사용하는..

딥러닝을 공부하다 보면 거의 반드시 만나게 되는 개념이 있습니다.바로 역전파입니다.이름만 들으면 뭔가 굉장히 어려운 수학처럼 느껴지지만, 실제 핵심은 의외로 단순합니다. 모델이 얼마나 틀렸는지 보고, 그 오차를 뒤에서부터 거꾸로 전달하면서 각 가중치를 얼마나 바꿔야 할지 계산하는 과정이라고 보면 됩니다.쉽게 말하면 딥러닝 모델이 문제를 풀고 난 뒤 “어디서 얼마나 잘못됐는지”를 거꾸로 추적해서 내부 연결값을 조금씩 수정하는 방식입니다.그래서 역전파는 딥러닝에서 단순히 한 번 예측하는 과정이 아니라, 모델이 점점 더 잘 맞히도록 스스로 조정해가는 핵심 메커니즘이라고 볼 수 있습니다.#역전파 #딥러닝 #인공신경망 #딥러닝학습 #오차역전파 #머신러닝기초 #AI입문딥러닝은 어떻게 학습할까역전파를 이해하려면 먼저..

딥러닝을 공부하다 보면 텍스트, 음성, 시계열 데이터 쪽에서 자주 보이는 모델이 있습니다.바로 RNN, LSTM, GRU입니다.셋 다 순서가 있는 데이터를 처리한다는 점은 비슷하지만, 막상 처음 배우면 “RNN이 기본형이고, LSTM이랑 GRU는 정확히 뭐가 다른 거지?” 하는 부분에서 많이 헷갈립니다.가장 짧게 말하면 RNN은 기본 순환신경망이고, LSTM과 GRU는 RNN의 단점을 보완한 변형입니다. PyTorch 문서도 nn.RNN, nn.LSTM, nn.GRU를 나란히 “recurrent layers”로 소개하고 있고, C++ 문서에서는 RNN은 기본 recurrent layer, LSTM은 장기 의존성을 다루는 gated architecture, GRU는 더 단순한 gated recurrent ..

딥러닝을 공부하다 보면 이미지 분류, 객체 인식, 얼굴 인식 같은 주제에서 거의 빠지지 않고 등장하는 모델이 있습니다.바로 CNN입니다.이름은 익숙한데, 막상 처음 보면 합성곱, 필터, 특징맵, 풀링 같은 단어가 한꺼번에 나와서 구조가 더 복잡하게 느껴질 수 있습니다.그런데 핵심만 먼저 잡으면 CNN은 생각보다 단순하게 이해할 수 있습니다.가장 짧게 말하면 CNN은 이미지 같은 격자 형태의 데이터에서 중요한 패턴을 자동으로 뽑아내는 딥러닝 모델입니다.쉽게 말하면 사람이 눈으로 보면서 “여기엔 모서리가 있네”, “여긴 둥근 모양이네”, “이건 귀처럼 보이네”라고 특징을 찾는 과정을 신경망이 여러 층을 거치며 자동으로 학습하는 구조라고 보면 됩니다.#CNN #합성곱신경망 #이미지처리 #딥러닝 #인공신경망 #..

AI를 공부하다 보면 딥러닝이라는 단어를 정말 자주 만나게 됩니다.이미지 인식, 음성 인식, 번역, 챗봇, 생성형 AI까지 거의 모든 최신 AI 이야기에는 딥러닝이 빠지지 않습니다.그런데 막상 처음 들으면 “딥러닝이 머신러닝이랑 뭐가 다른 거지?” “인공신경망은 또 뭐지?” 하는 부분에서 헷갈리기 쉽습니다.가장 짧게 말하면 딥러닝은 인공신경망을 여러 층으로 쌓아 데이터를 학습하는 머신러닝 방식입니다.즉 딥러닝을 이해하려면 먼저 인공신경망이 어떤 구조인지, 그리고 왜 층이 많아질수록 더 복잡한 패턴을 배울 수 있는지를 보면 됩니다.#딥러닝 #인공신경망 #신경망구조 #머신러닝기초 #AI입문 #딥러닝뜻 #DeepLearning딥러닝이란 무엇일까딥러닝은 머신러닝의 한 분야입니다. 다만 일반적인 머신러닝보다 인공..

강화학습을 조금 공부하다 보면 PPO라는 이름을 정말 자주 보게 됩니다.특히 최근에는 게임, 로보틱스뿐 아니라 생성형 AI 학습 문맥에서도 PPO라는 단어가 자주 등장해서 더 익숙하게 느껴질 수 있습니다.그런데 처음 접하면 “PPO가 policy gradient랑 같은 말인가?” “정확히 뭐가 다른 건가?” 하는 부분에서 헷갈리기 쉽습니다.가장 짧게 말하면 PPO는 policy gradient 계열에 속하는 대표 강화학습 알고리즘입니다.policy gradient가 “정책을 직접 업데이트하는 방식 전체”를 가리키는 큰 개념이라면, PPO는 그 안에서 정책이 한 번에 너무 크게 바뀌지 않도록 제어해 학습을 더 안정적으로 만든 방법이라고 이해하면 됩니다.#PPO #PolicyGradient #강화학습 #PP..