mirabo01 님의 블로그

AI나 컴퓨터비전을 공부하다 보면 가장 먼저 자주 만나게 되는 개념이 있습니다.바로 이미지 분류입니다.고양이와 강아지 사진을 구분하거나, 손글씨 숫자를 맞히거나, 음식 사진이 어떤 메뉴인지 판별하는 문제들이 모두 여기에 들어갑니다.그런데 처음 배우는 입장에서는 이런 의문이 생깁니다.“컴퓨터는 사진을 그냥 픽셀 숫자로 볼 텐데, 어떻게 그게 고양이인지 자동차인지 알아차릴까?”이 질문에 답하는 것이 바로 이미지 분류입니다. 가장 짧게 말하면 이미지 분류는 사진 전체가 어떤 클래스에 속하는지 AI가 판별하는 작업입니다.#이미지분류 #컴퓨터비전 #딥러닝 #사진분류 #CNN #AI입문 #이미지인식이미지 분류란 무엇일까이미지 분류는 입력된 사진 전체를 보고, 그 사진이 무엇인지 하나의 정답 클래스로 예측하는 기술입..

컴퓨터비전이나 이미지 분류를 공부하다 보면 꼭 한 번은 비교하게 되는 두 구조가 있습니다.바로 CNN과 ViT입니다.CNN은 오래전부터 이미지 처리의 대표 모델로 쓰여 왔고, ViT는 Transformer를 이미지에 적용한 구조로 주목받았습니다. 둘 다 이미지를 잘 다루지만, 이미지를 바라보는 방식 자체가 꽤 다릅니다.가장 짧게 말하면 CNN은 작은 영역의 패턴을 차곡차곡 쌓아가며 보는 방식이고, ViT는 이미지를 패치 단위로 잘라 시퀀스로 보고 self-attention으로 관계를 보는 방식입니다. Keras의 ViT 예제는 ViT가 convolution layer 없이 이미지 패치 시퀀스에 self-attention을 적용한다고 설명합니다. 쉽게 말하면 CNN은 “사진을 부분 부분 훑으면서 특징을 쌓..

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 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 #..