컴퓨터 비전(Computer Vision)

목차

 

딥러닝의 역사와 발전: 머신러닝에서 딥러닝까지의 여정

인공 신경망의 기본 구조와 중요성

활성화 함수(Activation Functions) 이해하기

손실 함수(Loss Functions)의 역할과 중요성

딥러닝에서의 최적화: 하강법과 경사하강법

확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)

기울기 사라짐(Vanishing Gradient)

손실 함수와 최적화

컴퓨터 비전(Computer Vision)

합성곱 연산(Convolution)

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)

순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)

순환 신경망의 발전(The Evolution of RNN)

오토 인코더(Autoencoder)

생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)

과적합과 그 방지법

데이터 불균형

딥러닝 모델 튜닝: 성능 향상의 기초와 전략

전이 학습(Transfer Learning)

딥러닝 학습 방법: 지도학습부터 강화학습까지

설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)

Introduction

 

컴퓨터 비전은 기계가 인간처럼 이미지와 비디오를 이해하게 만드는 기술이다. 

 

이 분야는 이미지 분류(Image Classification), 이미지 유사도(Image Similarity), 

 

이미지 시각화(Image Visualization), 이미지 생성(Generated Images), 

 

이미지 질의응답(Image Q&A), 객체 인식(Object Detection), 이미지 영역 분할(Image Segmentation), 

 

시계열 분류(Time Series Classification), 스타일 변환(Style Transfer), 컬러 복원(Colorization) 등을 포함한다.

 

이 글에서는 각각의 특징을 아주 간결하게 요약하도록 하겠다.

 

Image Classification

 

이미지 분류는 사진에 나타난 객체가 무엇인지 식별하는 과정이다. 

 

이 과정은 디지털 이미지의 픽셀을 분석하여 특정 클래스에 속하는지 결정한다.

 

Image Similarity

 

이미지 유사도는 두 이미지가 얼마나 비슷한지 측정한다. 

 

이 기술은 추천 시스템이나 검색 엔진에서 이미지를 찾을 때 유용하다.

 

Image Visualization

 

이미지 시각화는 모델이 이미지의 어떤 부분에 주목하는지를 나타내는 기법이다. 

 

이는 모델의 결정을 이해하는 데 도움이 된다.

 

Generated Images

 

이미지 생성은 기계 학습 모델이 새로운 이미지를 만들어내는 것을 말한다. 

 

이 기술은 예술, 게임, 의료 이미지 생성 등에 활용된다.

 

Image Q&A

 

이미지 질의응답은 이미지에 대한 질문에 답변하는 기술이다. 

 

이는 컴퓨터가 이미지를 이해하고 정보를 추출하여 질문에 답할 수 있음을 의미한다.

 

Object Detection

 

객체 인식은 이미지 내의 다양한 객체를 식별하고 위치를 파악하는 과정이다.

 

Image Segmentation

 

이미지 영역 분할은 이미지를 여러 부분으로 나누어 각각을 다른 객체로 구분한다.

 

Time Series Classification

 

시계열 분류는 시간에 따라 변하는 데이터의 패턴을 분류하는 것이다.

 

Style Transfer

 

스타일 변환은 하나의 이미지 스타일을 다른 이미지에 적용하는 기술이다.

 

Colorization

 

컬러 복원은 흑백 이미지에 색을 입히는 기술이다.

 

Conclusion

 

컴퓨터 비전 기술은 자율 주행, 의료 진단, 보안 등에 혁신을 가져왔다. 

 

생성형 모델의 진보는 실제와 구분하기 어려운 이미지를 생성하며, 다양한 산업에 새로운 가능성을 열고 있다.

 

이 기술들이 만들어갈 미래는 인간과 기계의 경계를 넘어서며, 창의적 표현과 산업 혁신의 핵심으로 자리 잡을 것이다.