728x90 ChatGPT3 Faster R-CNN과 PyTorch로 시작하는 객체 탐지 객체 탐지는 이미지 내에서 객체의 위치를 찾고, 해당 객체의 범주를 식별하는 기술입니다. 딥러닝의 발전으로 다양한 객체 탐지 알고리즘이 등장했으며, Faster R-CNN은 이 중에서도 뛰어난 정확도와 처리 속도로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 PyTorch를 사용하여 Faster R-CNN 모델을 구현하고, 연구용 데이터셋에 적용하는 방법을 소개하겠습니다. Faster R-CNN의 이해 Faster R-CNN은 객체 탐지를 위한 딥러닝 기반의 알고리즘으로, 기존 R-CNN과 Fast R-CNN의 발전형입니다. 이 알고리즘의 핵심은 Region Proposal Network(RPN)를 사용하여 객체 후보 영역을 빠르게 추출하고, 이를 바탕으로 객체 분류와 바운딩 박스 회귀를 수행하는 것입니다. 이로써,.. 2024. 2. 23. 딥러닝 기반 객체 탐지: R-CNN과 PyTorch를 활용한 실전 예제 서론 객체 탐지는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나로, 이미지나 비디오 내의 개체 위치를 식별하고 분류하는 기술입니다. 이 분야에서 딥러닝 기반 알고리즘은 획기적인 발전을 이루어왔으며, 그중에서도 R-CNN(Regions with Convolutional Neural Networks)은 초기에 큰 주목을 받았습니다. 본 글에서는 PyTorch를 활용하여 R-CNN 기반의 객체 탐지 시스템을 구축하는 방법에 대해 살펴보겠습니다. R-CNN이란? R-CNN은 2014년 Ross Girshick 등에 의해 제안된 방법으로, 객체 탐지를 위한 딥러닝 모델입니다. 기본적으로, R-CNN은 이미지 내에서 객체 후보 영역(Region Proposals)을 추출한 후, 각 영역에 대해 컨볼루션 신경망(C.. 2024. 2. 23. YOLO를 활용한 PyTorch 객체 탐지 튜토리얼 객체 탐지 분야에서 YOLO(You Only Look Once)는 그 탁월한 성능과 빠른 처리 속도로 매우 인기 있는 알고리즘입니다. YOLO는 이미지 전체를 한 번에 분석하여 객체의 위치와 클래스를 동시에 예측합니다. 이번 튜토리얼에서는 PyTorch를 활용하여 간단한 YOLO 기반 객체 탐지 시스템을 구현해보겠습니다. 환경 설정 이 튜토리얼을 시작하기 전에, PyTorch와 함께 torchvision 패키지가 설치되어 있어야 합니다. torchvision은 PyTorch와 함께 다양한 데이터셋, 모델 아키텍처 및 이미지 변환 도구를 제공합니다. pip install torch torchvision YOLO 객체 탐지 YOLO 모델을 사용하기 위해서는 먼저 모델을 불러와야 합니다. PyTorch의 to.. 2024. 2. 23. 이전 1 다음 728x90
