컴퓨터 비전을 사용하면 기계가 시각적 세계를 해석하고 이해할 수 있습니다.장애물을 식별하고 피하는 자율 주행 자동차부터 보안 애플리케이션에 사용되는 고급 안면 인식 시스템에 이르기까지 컴퓨터 비전 기술은 산업을 변화시키고 기술과 상호 작용하는 방식을 바꾸고 있습니다.이러한 혁신의 핵심에는 이미지 분류와 물체 감지라는 중요한 차이점이 있습니다.이 두 가지 AI 기반 접근 방식 간의 주요 차이점을 이해하는 것은 특정 애플리케이션에 가장 적합한 방법을 결정하는 데 필수적입니다.
여기서는 이미지 분류와 물체 감지 간의 차이점을 살펴보겠습니다.이러한 기술의 작동 방식, 기술 기반, AI 모델 또는 프로젝트의 요구 사항을 기반으로 데이터 레이블링을 위해 이들 기술 중에서 선택하는 방법을 살펴보겠습니다.
주요 시사점
- 이미지 분류는 전체 이미지를 분류하고 특정 개체가 있는지 여부에 따라 레이블을 할당하는 데 중점을 둡니다.
- 물체 감지는 물체를 식별할 뿐만 아니라 이미지 내에서 물체의 위치를 정확히 찾아내므로 단순한 분류보다 더 발전된 프로세스입니다.
- 이미지 분류에는 일반적으로 더 적은 계산 리소스가 필요하지만 객체 감지는 더 복잡하며, 여러 객체의 위치를 파악하고 더 높은 계산 능력을 요구합니다.
- 두 기법 모두 딥 러닝 기반을 공유하며 시각적 데이터 처리를 자동화하는 데 필수적입니다.
이미지 분류 정의
이미지 분류는 컴퓨터 비전의 기본 작업 중 하나입니다.여기에는 이미지 내에 특정 개체가 존재하는지 여부를 확인하고 그에 따라 클래스 레이블을 할당하는 작업이 포함됩니다.이미지 분류의 핵심 기능은 이미지 전체를 살펴보고 사전 정의된 레이블을 기준으로 분류하는 것입니다.예를 들어 AI 이미지 분류 모델은 이미지에 개, 고양이 또는 나무가 포함되어 있는지 여부를 확인할 수 있지만 이미지 내 물체의 특정 위치에는 영향을 미치지 않습니다.
이 프로세스는 시스템이 이미지 내의 다양한 요소를 효과적으로 인식하고 분류할 수 있도록 하는 객체 분류에 필수적입니다. 이미지 주석 모델을 정확하게 학습시키기 위해 이미지에 레이블을 지정해야 하기 때문에 이 프로세스에서 중요한 역할을 합니다.이미지 분류는 의료 영상부터 소셜 미디어 플랫폼의 자동 태깅에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.자동 이미지 해석에 대한 수요가 증가함에 따라 이미지 분류 기술이 더욱 정교해지고 있어 여러 영역에 걸쳐 매우 정확한 분류가 가능해지고 있습니다.
이미지 분류 작동 방식
이미지 분류 프로세스에는 특징 추출이 핵심 기능인 여러 기술 단계가 포함됩니다.특징 추출은 한 물체를 다른 물체와 구별하는 데 도움이 되는 모서리, 모양, 질감 및 색상과 같은 이미지의 주요 특성을 식별합니다.이렇게 추출된 특징은 이미지 분류 작업에 매우 효과적인 것으로 입증된 기계 학습 알고리즘, 주로 컨볼루션 신경망 (CNN)) 을 통해 전달됩니다.
CNN은 계층 구조를 캡처할 수 있기 때문에 시각적 데이터 분석에 특히 적합합니다. 이미지 구조보다 복잡한 모양과 패턴으로 이동하기 전에 가장자리와 같은 낮은 수준의 특징을 인식합니다.예를 들어 의료 AI 시스템에서 CNN은 먼저 장기의 윤곽을 식별한 다음 건강한 조직과 비정상적인 성장을 구분할 수 있습니다.
이미지 분류에 사용되는 일반적인 CNN 아키텍처에는 ResNet, VGG 및 AlexNet이 포함됩니다.이러한 모델은 방대한 데이터 세트를 일반화할 수 있으므로 어려운 실제 시나리오에서도 정확한 예측을 할 수 있습니다.
이미지 분류 기법의 유형
데이터세트의 크기, 복잡성 및 작업의 특정 목적에 따라 몇 가지 이미지 분류 기법이 사용됩니다.
- 지도 학습: 이 기법에는 각 이미지에 사전 정의된 레이블이 있는 레이블이 있는 레이블이 지정된 데이터 세트에서 모델을 학습시키는 작업이 포함됩니다.모델은 이러한 예제를 통해 학습하고 일반화하여 보이지 않는 이미지를 분류합니다.
- 비지도 학습: 비지도 학습에서 모델은 레이블에 대한 사전 지식 없이도 유사한 특징을 가진 이미지를 클러스터링합니다.일반적으로 레이블이 지정된 데이터가 부족하거나 사용할 수 없을 때 사용됩니다.
- 전이 학습: 이 기법은 대규모 데이터 세트에서 이미 학습된 CNN과 같은 사전 학습된 모델을 활용하여 특정 작업에 맞게 미세 조정합니다.따라서 대규모 교육 데이터 세트의 필요성이 줄어들고 교육 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
올바른 이미지 분류 기법을 선택하는 것은 데이터의 특성과 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다.예를 들어 이미지 분류 기법을 고려할 때는 전체 분류 이미지를 분류하는 데 초점을 맞추고 있는지, 아니면 이미지 내 객체의 특정 분류를 식별하는 데 초점을 맞추고 있는지 평가하는 것이 중요합니다.또한 다음과 같은 특정 애플리케이션을 다룰 때도 보험 데이터 라벨링, 데이터의 컨텍스트를 이해하면 기법 선택에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.전이 학습은 소규모 데이터 세트를 다룰 때 선호되는 경우가 많습니다. 사전 학습을 통해 얻은 사전 지식을 모델에서 활용할 수 있기 때문입니다.
물체 감지 정의
물체 감지는 이미지 분류 기능을 한 단계 끌어올립니다.이미지 분류는 이미지에 있는 내용만 알려주지만, 물체 감지 이미지 내에서 개체의 위치를 식별하여 한 걸음 더 나아갑니다.물체를 분류하고 위치를 정확히 찾아내는 이 이중 기능 덕분에 물체 감지는 시각적 데이터를 분석하는 더 복잡하고 강력한 도구가 됩니다.
객체 감지는 보행자, 기타 차량 및 도로 표지판과 같은 여러 물체를 식별하고 추적하는 것이 안전한 내비게이션에 필수적인 자율 주행 자동차와 같은 응용 분야에서 널리 사용됩니다.다른 응용 분야로는 물체 감지를 사용하여 사람이나 관심 물체를 실시간으로 식별하고 모니터링하는 감시 시스템이 있습니다.
물체 감지 작동 방식
물체 감지 모델은 분류와 위치 파악을 결합합니다.위치 파악을 위한 가장 일반적인 기법은 탐지된 물체 주위에 그려진 직사각형 외곽선인 경계 상자를 사용하는 것입니다.이러한 경계 상자는 각 물체의 정확한 좌표를 제공하므로 시스템이 이미지 내에서 물체의 위치를 추적할 수 있습니다.인기 있는 물체 감지 모델은 다음과 같습니다.
- 욜로 (한 번만 보세요): 이 모델은 실시간 물체 감지를 위해 설계되었습니다.YOLO는 이미지를 그리드로 나누고 바운딩 박스와 클래스 레이블을 동시에 예측하므로 매우 빠르게 물체를 감지할 수 있습니다.
- SSD (싱글샷 디텍터): YOLO와 마찬가지로 SSD는 실시간 감지를 위해 설계되었지만 여러 스케일에서 바운딩 박스를 예측하여 작동합니다.SSD는 속도와 효율성이 필요한 애플리케이션에 널리 사용됩니다.
- 더 빠른 R-CNN: 이 모델은 지역 제안 네트워크를 사용하여 잠재적 객체 위치를 식별한 다음 CNN을 적용하여 예측을 세분화합니다.더 빠른 R-CNN은 높은 정확도를 달성하지만 YOLO 또는 SSD보다 더 많은 처리 능력을 필요로 합니다.
이미지 분류와 물체 감지의 주요 차이점
이미지 분류와 객체 감지 모두 컴퓨터 비전에서 AI 모델의 데이터에 레이블을 지정하는 데 사용할 수 있지만 출력, 복잡성 및 리소스 요구 사항의 차이를 이해하는 것이 중요합니다.
출력 유형
이미지 분류는 전체 이미지에 대한 단일 클래스 레이블을 생성하여 객체를 지역화하지 않고도 하나 이상의 객체의 존재 여부를 결정합니다.예를 들어 AI 이미지 분류에서 모델은 이미지에 고양이가 포함된 것으로 레이블을 지정할 수 있지만 이미지 내에서 고양이가 있는 위치를 표시하지는 않습니다.
반면 객체 감지는 감지된 각 객체에 대한 경계 상자 좌표와 함께 여러 클래스 레이블을 제공합니다.이 기법은 다음과 같은 경우에 필수적입니다. 객체 라벨링이는 모델이 이미지에 있는 객체뿐만 아니라 정확한 위치도 지정할 수 있도록 하기 때문입니다.예를 들어, 모델은 이미지에서 고양이와 개를 식별할 뿐만 아니라 두 동물의 정확한 좌표도 제공할 수 있습니다.
복잡성 및 리소스 요구 사항
이미지 분류의 계산 복잡도는 일반적으로 물체 감지에 비해 낮습니다.이미지 분류 모델은 특히 전이 학습을 사용할 때 비교적 작은 데이터 세트로 훈련할 수 있으며 필요한 계산 리소스가 더 적습니다.반대로 물체 감지에는 분류와 위치 파악이 모두 포함되므로 리소스를 많이 사용하는 작업입니다.
물체 감지 모델을 학습시키려면 더 많은 데이터와 더 강력한 하드웨어, 특히 GPU가 필요합니다.이는 객체 분류와 바운딩 박스 예측을 모두 처리해야 하기 때문입니다.객체 감지 모델은 복잡성이 증가함에 따라 학습 시간도 훨씬 더 깁니다.
자율 주행과 같은 실시간 애플리케이션의 경우 YOLO와 같은 물체 감지 모델은 정확도와 속도 사이의 균형을 유지하도록 최적화되어 동적 환경에서 여러 물체를 빠르게 감지할 수 있습니다.
이미지 분류와 물체 감지 간의 유사점
차이점에도 불구하고 이미지 분류 및 물체 감지는 진화하는 분야에서 역할을 강조하는 몇 가지 기본 원칙을 공유합니다. 컴퓨터 비전.두 기법 모두 기계가 인간의 인식과 유사한 방식으로 이미지를 이해하고 분석할 수 있도록 하기 위해 시각 데이터를 해석하는 데 필수적입니다.
시각적 분석의 통합 목표
이미지 분류와 물체 감지는 모두 시각적 데이터를 분석하고 해석하도록 설계되어 이미지 내용에 대한 통찰력을 제공합니다.물체의 존재 여부 (이미지 분류) 또는 물체의 정확한 위치 결정 (물체 감지) 에 관계없이 두 작업 모두 이미지 분석 프로세스를 자동화하여 사람의 개입 필요성을 줄이는 것을 목표로 합니다.
딥 러닝 활용
딥러닝은 이미지 분류와 물체 감지 모두에 필수적입니다.CNN (컨벌루션 신경망) 은 두 작업의 핵심이며, 이를 통해 머신은 대량의 시각적 데이터로부터 학습할 수 있습니다.이러한 네트워크는 데이터가 많을수록 성능이 향상되므로 AI 기반 이미지 분류 및 물체 감지에 필수적인 도구입니다.
컴퓨터 비전에 대한 공동 기여
이미지 분류와 물체 감지는 독립적으로 작동할 수 있지만 복잡한 컴퓨터 비전 시스템에서 함께 사용되는 경우가 많습니다.예를 들어, 물체 감지 모델은 먼저 이미지 내 물체의 위치를 파악한 다음 추가 개선을 위해 각 영역을 이미지 분류 모델로 전달할 수 있습니다.이러한 협업은 이미지 분석 시스템의 정확성과 효율성을 모두 향상시켜 더욱 견고하게 만듭니다.또한 이러한 기술의 통합은 이미지를 정확하게 분류하고 이미지 내의 객체를 적절하게 식별하고 위치를 파악할 수 있도록 하는 효과적인 컴퓨터 비전 데이터 레이블링을 위해 매우 중요합니다.
이미지 분류와 물체 감지 중 선택
이미지 분류와 물체 감지 중 무엇을 결정할지는 프로젝트의 구체적인 목표와 요구 사항에 따라 달라집니다.물체의 위치를 신경 쓰지 않고 이미지에 물체가 있는지 확인해야 하는 경우 이미지 분류만으로도 충분할 수 있습니다.하지만 AI 모델 또는 애플리케이션에서 이미지 내 여러 물체를 식별하고 찾아야 하는 경우에는 물체 감지가 더 나은 선택입니다.고려해야 할 주요 요소는 다음과 같습니다.
- 데이터세트 크기: 물체를 감지하려면 각 물체에 대한 정확한 경계 상자 주석이 필요하기 때문에 학습을 위한 더 큰 데이터 세트가 필요합니다.반면, 이미지 분류는 특정 물체의 위치를 파악하지 않고 전체 이미지에 레이블을 지정하는 데에만 초점을 맞추기 때문에 더 작은 데이터 세트를 사용하는 경우가 많습니다.
- 필수 정확도: 매우 정확한 결과를 위해 물체 감지는 물체와 위치를 모두 식별하여 상세한 정보를 제공합니다.이러한 정밀도는 보행자와 장애물을 감지하고 위치를 파악하여 안전을 크게 향상시킬 수 있는 자율 주행과 같은 응용 분야에서 필수적입니다.
- 컴퓨팅 파워: 물체 감지에는 이미지 분류보다 더 많은 계산 리소스와 처리 능력이 필요합니다.관련된 복잡한 알고리즘에는 학습 및 추론을 위한 강력한 GPU 지원이 필요하므로 실시간 애플리케이션 개발을 위한 하드웨어 기능은 매우 중요한 고려 사항입니다.
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자주 묻는 질문
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이미지 분류와 물체 감지를 함께 사용할 수 있나요?
물론이죠.많은 모델과 애플리케이션에서 두 기술을 함께 사용하면 이점을 얻을 수 있습니다.예를 들어 물체 감지는 먼저 이미지에서 여러 물체를 식별한 다음 이미지 분류를 사용하여 분석을 더욱 세분화하고 해당 물체를 식별하는 정확성을 보장할 수 있습니다.이러한 조합은 종종 더 강력한 AI 기반 시각 데이터 처리로 이어집니다.
어떤 산업에서 이미지 분류를 사용하나요?
이미지 분류는 의료 이미지를 분석하여 질병을 진단하는 데 도움이 되는 의료 서비스를 비롯한 산업 전반에서 사용됩니다.소매업에서는 제품 분류 및 추천 시스템에 도움이 됩니다.자동차 산업에서는 도로 표지판이나 기타 차량을 감지하기 위해 자율 주행 차량 시스템에 사용하고 있으며 안면 인식 및 감시 목적의 보안 시스템에도 사용됩니다.기업은 이러한 프로세스를 자동화하여 AI 이미지 분류 기술을 통해 효율성을 개선하고 인적 오류를 줄이며 혁신을 주도할 수 있습니다.
