KT AIVLE SCHOOL 7주차 시각지능 딥러닝 (3.13 ~ 3.17)

사실 시각지능 딥러닝이란게 무엇인가 했는데...

자율주행차량에 이루어지는 기술이라던가.... .

게임할때 자주쓰는 discord 로그인 할때 로봇인지 아닌지 구분하는것 ㅋㅋㅋㅋ  그런 느낌이라는 것을 알았다!

 

이번주차부터 본격적으로 Google colab 사용을 하기 시작했는데.. 이유는

짱짱에이블에서 구글 코랩쓰라고 지원해주었닿ㅎㅎ

 

그래서 열심히 애용해볼 생각이다!!

 

암튼 잡소리는 여기서 멈추고 

 

시각지능 딥러닝이 무엇이냐면

 

이런식으로 이 이미지가 무엇인지를 알려주는 느낌이라고 생각하면 된다!

가장 중요한 모델은

Convolutional Neural Network (CNN)

인간의 시신경 구조를 모방한 기술인데 

이미지를 인식하기 위해 패턴을 찾는데 유용하고 특징맵을 생성하는 필터까지도 학습이 가능하다고 하고

이미 자율주행자동차나 얼굴인식과 같은 객체인식, 즉 Computer vision이 필요한 분야에 많이 사용한다고 한다.

 

이건 타 블로그에 있는 이미지인데 잠시 빌려왔다..

위 이미지와 같이 Convolution Layer와 Pooling Layer를 여러겹 쌓는 과정으로 구성되는데

이 중간에 Filter와 padding , strides등을 조절하여 모델의 성능을 향상시키는 과정이라고 생각하면 된다!

 

이미지 증강에도 배웠는데

가장 중요한 

ImageGenerator

이미지를 회전시키고 상하좌우로 이동하고 줌인/아웃하는 느낌으로 많은 이미지들을 양산하여 학습에 넣어주는것이라고 생각하면 된다!

 

그리고 다른 사람들이 만들어놓은 모델을 사용하는 것 또한 필요한데

ResNet과 VGG16등을 활용하는것 또한 좋은 시각지능 딥러닝을 배우는 자세이지 않을까?

 

YOLO ( You Only Look Once )

이미지에 대한 정보들을 변환하고

yaml 파일을 만들어 사물등을 탐지하는것이 가능하다고 한다..!